Craig Brown Charles

數(shù)據(jù)治理并不復(fù)雜，但它的實施需要有專家的建議，而且還要熟悉企業(yè)內(nèi)部，知道其特性，才能開發(fā)出帶來實際利益的解決方案。

任何企業(yè)最關(guān)鍵的一種資產(chǎn)就是數(shù)據(jù)。如今，企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量驚人。所有這一切的核心就是數(shù)據(jù)治理。盡管這是一個熱門話題，而且還有很多關(guān)于數(shù)據(jù)治理的文章和白皮書發(fā)表，但有些企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)似乎仍然漠不關(guān)心。我們需要在這個問題上講得更清楚些。

數(shù)據(jù)治理是什么？

數(shù)據(jù)治理的簡單定義是針對企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理進行治理的核心流程和策略。數(shù)據(jù)治理的主要目標是查明哪些數(shù)據(jù)和信息是重要的，建立管理數(shù)據(jù)和信息的流程，并衡量實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標的工作是否有效。

通過建立由專注于技術(shù)和業(yè)務(wù)的相關(guān)方組成的成熟部門來實施數(shù)據(jù)治理，該部門記錄策略，生成控制數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行監(jiān)督，采集、定義、存儲數(shù)據(jù)，并分發(fā)到整個企業(yè)中。

隨著大數(shù)據(jù)的興起以及數(shù)據(jù)源的激增，企業(yè)要處理的數(shù)據(jù)越來越多?；ヂ?lián)設(shè)備、智能手機、社交網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)站能收集大量有關(guān)企業(yè)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，例如，客戶的感受或者競爭情況等。

此外，分析技術(shù)使用起來也越來越方便了，能夠分析這些數(shù)據(jù)，從而提高業(yè)務(wù)績效。這兩種現(xiàn)象催生了所謂的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)。

什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)？

簡單說，數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)指的是這類企業(yè)：經(jīng)常使用分析技術(shù)來分析所掌握的數(shù)據(jù)，以便做出決策。

在真正以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的企業(yè)中，所有員工和管理人員在日常工作中都會以整合的方式使用數(shù)據(jù)。銷售、營銷和財務(wù)經(jīng)理必須能夠利用他們所掌握的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，快速做出決定，從而促進業(yè)務(wù)取得成功。

高明的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)能夠在正確的時間，使用正確的數(shù)據(jù)，做出正確的決策。數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)的優(yōu)勢還在于他們能夠從業(yè)務(wù)的各個方面收集相關(guān)數(shù)據(jù)。

與之相關(guān)的好處是，這樣他們就能夠更好地了解關(guān)鍵要素，例如，客戶行為或者市場趨勢等。把數(shù)據(jù)分布在整個企業(yè)中能夠降低做出錯誤決策的風險，降低與企業(yè)數(shù)據(jù)安全相關(guān)的風險，提高效率，并減少IT支出。

為什么要考慮數(shù)據(jù)治理？

“治理”這個術(shù)語顯然包含著質(zhì)量的概念，因為這是數(shù)據(jù)治理的主要目的。為什么要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量呢？因為糟糕的數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的影響是顯而易見的：貨物運錯了地方，客戶收到的產(chǎn)品與廣告描述的不符……，等等。然而，糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會產(chǎn)生更微妙的影響：例如，由于你無法準確地識別客戶所購買產(chǎn)品的類別而錯過打折銷售，由于不準確的尺寸數(shù)據(jù)使你在比較網(wǎng)站上名譽掃地，而導(dǎo)致網(wǎng)上銷售損失，等等。

我想你也可以問問自己，“為什么我必須在我的公司中使用數(shù)據(jù)治理？”原因是，公司的一些員工在日常工作中可能已經(jīng)開始檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量了。例如，會計師會核實過賬是否記錄在正確的賬本上，會計部門會核實送出的發(fā)票，是否收到了相應(yīng)的款項。

企業(yè)的大多數(shù)運營數(shù)據(jù)已經(jīng)嵌入到主動管理過程中，但在大多數(shù)情況下，人們的興趣不僅在于數(shù)量，還在于質(zhì)量?；鶞蕯?shù)據(jù)是最不受質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)，由于它會驅(qū)動很多業(yè)務(wù)流程，所以數(shù)據(jù)治理就是要為這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量建立正式的管理職責。

數(shù)據(jù)治理導(dǎo)致了態(tài)度的轉(zhuǎn)變：我們從被動的質(zhì)量方法轉(zhuǎn)向更主動的質(zhì)量方法。通常，只有當一個過程失敗、無法交付或者計算機系統(tǒng)停止工作時，我們才認識到數(shù)據(jù)質(zhì)量不好。在某些情況下，這是發(fā)現(xiàn)問題的最佳方法。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差而發(fā)生事故也很常見，而且沒有人愿意為此承擔責任！數(shù)據(jù)治理確保了責任明確到人，不僅要糾正問題，而且要降低問題發(fā)生的風險。

可靠的數(shù)據(jù)治理策略

越來越多的企業(yè)希望能成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型的。然而，很多企業(yè)未能把所掌握的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息。這類失敗的主要原因往往是項目界定模糊不清，以及缺乏實現(xiàn)既定目標所需的人員、工具和技術(shù)。

要使企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型的，有幾個步驟是必不可少的。首先，企業(yè)必須定義要衡量哪些成功指標，并將這些指標與將用于衡量的數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)。這種舉措使得企業(yè)能夠準備好每個部門執(zhí)行的具體措施，并使之與企業(yè)總體戰(zhàn)略保持一致，根據(jù)既定目標和目的去衡量績效。

其次，數(shù)據(jù)和分析工具必須在整個企業(yè)中得以推廣應(yīng)用。否則，目標會很難實現(xiàn)。領(lǐng)導(dǎo)層可以通過量化并分享財務(wù)收益，參考對業(yè)務(wù)部門工作效率的影響來推動其應(yīng)用。隨著分析工具的推廣，其應(yīng)用更加廣泛，協(xié)作也更好了。除了這些步驟外，還有幾個關(guān)鍵要素對于數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的成功至關(guān)重要。這包括：

● 一套主數(shù)據(jù)管理（MDM）工具：一套集成并維護主數(shù)據(jù)的工具和方法。這些工具與數(shù)據(jù)治理密切相關(guān)，支持企業(yè)的數(shù)據(jù)專家維護他們負責的主數(shù)據(jù)域。對于企業(yè)來說，結(jié)合其數(shù)據(jù)治理策略開發(fā)MDM策略是非常重要的。否則，數(shù)據(jù)治理項目失敗的風險會被放大，最終也更有可能得到的信息不完整和不準確。

● 更好地理解數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)管理解決方案：元數(shù)據(jù)管理解決方案支持使用定義，以及其他數(shù)據(jù)公式，幫助企業(yè)以更全面的方式理解數(shù)據(jù)。這些工具包括識別數(shù)據(jù)庫表、報告、儀表盤以及可能受數(shù)據(jù)庫更改影響的其他部件。因此，利用元數(shù)據(jù)管理功能，企業(yè)能夠在采取行動之前分析決策的影響。

● 研究數(shù)據(jù)的商業(yè)智能工具：商業(yè)智能工具從企業(yè)數(shù)據(jù)中獲得更好的回報。使用這些工具，用戶可以研究信息子集、查詢和開發(fā)預(yù)測模型。

● 把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的組織良好的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)：要把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的信息，企業(yè)應(yīng)采用三要素的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)。必須對每個部件進行設(shè)計和建模，以實現(xiàn)特定的目標。第一個部件（或要素）是“著陸區(qū)”，其中含有被提取的數(shù)據(jù)。第二個是所謂的“合規(guī)”部件，用于整合這些數(shù)據(jù)。最后，“分析”部件把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為格式化的信息，從而可以被自動分析工具和其他商業(yè)智能解決方案所使用。

● 收集數(shù)據(jù)的提取工具：如果只有組織良好的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)，但卻沒有數(shù)據(jù)，也會一事無成。因此，對于數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)來說，獲取數(shù)據(jù)采集工具（也稱為提取轉(zhuǎn)換加載（ETL）工具）非常重要。此外，開發(fā)某種策略來理解對源系統(tǒng)所做的更改也是非常重要的。數(shù)據(jù)變更采集策略有助于隨著時間的推移維護好歷史數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)治理對于幫助決策者獲得清晰、相關(guān)和一致的信息是必不可少的。數(shù)據(jù)治理有助于確保數(shù)據(jù)質(zhì)量并定義KPI（關(guān)鍵績效指標）。

數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務(wù)的關(guān)鍵，因為它不僅節(jié)省了資金，而且還幫助企業(yè)更賺錢;確保數(shù)據(jù)的一致性、可靠性和可重復(fù)性;解決分析和報告問題;指導(dǎo)所有其他分析活動;讓企業(yè)更加自信，對數(shù)據(jù)清晰明了。

很多企業(yè)都犯了把數(shù)據(jù)治理項目的實施交給IT部門的錯誤，而這些項目在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的直接支持下更有可能獲得成功。有充分的證據(jù)表明，能訪問企業(yè)主數(shù)據(jù)的應(yīng)該是管理人員。當然，管理人員需要數(shù)據(jù)專家的支持，以便能夠部署可靠和穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理策略。

最后，數(shù)據(jù)治理并不復(fù)雜。它的實施需要有專家的建議，而且還要熟悉企業(yè)內(nèi)部，知道其特性，才能開發(fā)出適合自己的情況并帶來實際利益的解決方案。

Craig Brown博士是一名作家、創(chuàng)新和技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者、執(zhí)行導(dǎo)師和資深高管，在數(shù)據(jù)驅(qū)動和以數(shù)據(jù)為中心的能力方面有豐富的專業(yè)知識。