淺談企業數據治理

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目的必須是明確和清晰，簡單來講，其方針是撥亂反正，并建立科學的信息管理體系。

數據治理目的

經營成本和效率

冗余的數據會導致成本增加，削弱經營效率，最重要的是，使用不準確的/不同步的信息會增加風險。

知識獲取和管理

人員流動和應用下線會讓企業因為未能保留知識而產生更高風險，不對當前系統信息進行獲取和歸檔會造成未來系統整合的風險。

風險和審計管理

能夠對法律訴訟或審計要求提供快速響應，保障合規化，客戶信心和品牌優勢。

跨業務線條的經營整合

基于大量數據的業務分析能驅動發現優化業務經營和客戶體驗的機會。

數據治理內容

企業級數據治理的范圍是很大，水可以是很深的，涉及整個企業的 IT技術、業務經營管理、法律和行業規范，信息安全和隱私等方面。因此， 企業在起步實施數據治理一定要量力而為，以下是一個參考例子。

1. 設定可行的期望值，腳踏實地啟動數據治理的征程。

2. 確定項目實施需求范圍，劃分不同的優先級入手建設。

3. 制定合理的目標，讓資源投入后能早獲回報，增強橫跨企業各部門使用人員對數據和信息的信心。

4. 只許成功，不能失敗，這是理想主義。在現實中， 我們需要有周詳的部署和計劃，以確保成功率是最高的。

數據治理價值

• 提高對跨業務線以及與合作伙伴/渠道之間的商業政策和運營的理解；
• 統一與客戶、供應商和渠道之間的溝通；
• 加快跨業務線條應用的實施；
• 透明度和審計能力是法規遵從的基礎；
• 數據質量管理流程更多地納入到上游應用/系統；
• 通過使用跨業務線的數據使得不同業務部門之間協同工作，例如：每條業務線能向其他業務線的客戶進行交叉銷售和提升銷售。

企業為了有效地開發和利用信息資源，以現代信息技術為手段，對數據和信息資源進行計劃、組織、領導和控制。而這種能力和水平，正是體現企業對數據和信息的駕馭能力，以及對業務分析與決策支持給予強大支撐。

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