数据治理

通过数据资产治理实现一致的数据管理

有效的数据治理对于企业从数据中获得有价值的见解和减轻与数据质量相关的风险至关重要, 隐私, 和安全.

数据质量: 数据质量是确保数据准确的数据治理的关键要素, 一致的, 而且质量高. 这涉及制定明确的数据质量标准，并确保定期监测和维护数据.
数据所有权: 数据所有权是数据治理的另一个重要元素，它定义了谁负责管理和维护数据. 这包括为数据所有权建立明确的角色和责任, 确保数据得到妥善保护.
主数据管理: 主数据管理是管理对组织运营至关重要的核心数据元素的过程.
数据的可发现性: 数据可发现性是使数据易于被组织内的涉众访问和发现的过程.

通过有效地管理这些数据治理的核心元素, 企业可以确保他们的数据准确无误, 安全, 、有序. 这使他们能够做出明智的决策，降低风险，推动增长和创新.

什么是数据治理?

的数据治理研究所将数据治理定义为 与信息有关的过程的决策权和责任体系, 根据商定的模型执行，该模型描述了谁可以根据什么信息采取什么行动, 当, 在什么情况下, 用什么方法.

数据治理 是一套政策吗, 程序, 以及管理数据收集方式的标准, 存储, 和管理.

数据质量维度vs. 指标

我们利用 企业数据管理框架 了解当前的人员、流程、技术和数据.

企业可以设置基准来简单地衡量数据的质量.
这些维度和指标允许业务领导者根据最重要的业务因素(数据及时性)确定合理的数据质量级别, 缺失的数据, 数据类型不正确).

维数据质量问题的类别是否具有共同的重要原因，并且通常具有相似的潜在原因.

为什么我仓库里的数据不是最新的?
为什么我的操作工具中的数据落后了六个小时?
为什么我的仪表盘需要这么长时间才能刷新?

指标描述一个尺寸是如何测量的, 数量上的或质量上的, 并且可以随时间追踪.

仪表板访问时间与数据最近刷新时间的差异
未满足服务水平协议的小时数
ELT负载和反向ETL操作之间的平均延迟

什么是主数据管理(MDM)?

通过主数据管理实现数据一致性管理

主数据管理(MDM) 创建、维护和利用主数据的过程是跨组织的吗. 这个过程包括识别和定义主数据, 创建和维护主数据的中央存储库, 确保使用主数据的所有系统的数据质量和一致性.

数据一致性和数据质量: MDM有助于确保数据在不同的系统和应用程序之间保持一致和准确. 它提供了一个, 关键业务数据的权威来源, 这样可以降低数据不一致和错误的风险.
节约成本: MDM可以通过消除数据冗余和提高数据质量来帮助降低成本. 这将导致更高效的流程、更少的错误和更低的操作成本.
法规遵从性: MDM可以通过确保数据的准确性和完整性来帮助组织遵守特定于行业的法规.
统一的视图: MDM帮助组织创建客户、患者、设施等的统一视图. 允许组织从一个全面的角度来理解他们，并最终, 更好的业务成果.

整体, MDM对于希望建立坚实数据基础的组织至关重要, 降低成本, 遵守法规, 改善决策, 推动商业成功.

为什么管理对数据可用性的控制对数据治理至关重要?

对数据可用性的管理控制将导致其治理的一致性, 哪一点对其可用性至关重要, 完整性, 和安全, 支持企业的增长和灵活性.

建立一个具有明确授权的管理机构或理事会, 目标, 流程将有助于确保一致性得到维护.
自动化您的过程和执行已经建立的过程将支持一致性.
跨部门共享数据的一致性, 例如客户号或零件号, 或供应商和员工id, 将删除重复数据并使数据标准化吗, 减少进入核心企业系统的不正确数据的数量. 这也将大大减少由于公司内部共享的数据和信息不一致而导致的混乱和困惑.

一致的数据治理将允许您的部门管理层做出明智的运营决策, 而由公司管理层做出的战略决策将基于可信任的信息，这些信息是对运营的清晰和正确的快照. 一个版本的真相会让你的整个企业受益.

一致性数据治理的好处是什么?

你的私募股权组织中的每个小组或部门都需要他们自己对你的数据的看法. 例如, 如果他们关注的是年终销售, 重点将放在你的销售团队去年完成的所有业务上. 集团控制器将有不同的业务线需求, 并将查看所有已结案的业务，这些业务已记入总账. 投资组合公司的首席执行官在询问有关年终销售数据的问题时，会得到不同的答案，这取决于他或她问的是谁. 私募股权管理合伙人可能希望查看每个单独的投资组合公司或其整个投资组合的基准指标. 建立一套整个组织都遵循的通用数据参数并不简单, 但是一致的数据治理将给您的组织带来巨大的好处.

一致性数据治理的一些好处是:

减少花费在报告协调和不一致的性能结果上的时间.
由于在多个系统中手动输入数据，减少了数据输入错误
为整个企业的关键性能指标提供一致的定义集
数据一致地分布在整个组织中
更好地管理关键的公司主数据，例如添加/删除/更改
消除变更管理过程中可能延迟添加/删除/变更批准的瓶颈
它将确保与监管和遵守活动有关的准确程序，并增加这些领域所需的透明度.
数据的价值将会增加, 并支持过去和当前数据问题的解决方案.
与其他数据管理领域相关的成本将会减少，企业的整体收入将会增加.

为什么需要一个好的数据治理策略?

您的企业将需要一个强有力的数据治理策略，以便围绕数据资产管理实施培训和教育实践, 组织内部的方向和遵从是清晰和一致的. 当涉及到管理业务的所有信息时，良好的数据治理策略将有助于维护有效的流程.

当你分析所有可能影响你业务目标的内部和外部因素时, 可以制定一个数据强大且有效的治理策略，这将决定在处理数据时策略的实现，并将帮助企业更好地控制所有数据资产, 包括方法, 围绕正确管理数据的行为和技术.

强大的数据治理策略会考虑您的目标. 为下面列出的每个领域建立目标和绩效指标:

在整个业务中定义与数据相关的关键角色. 对于每一个系统, choose stewards to manage that data and focus on quality; the owners who will make decisions and define quality standards, IT团队将提供技术支持并监控所有合规性.
记录和盘点你所有的数据来源，并定期检查库存，以确保它是最新的.
你收集数据的目的应该被确定，并与你的团队和客户沟通，并定期审查.
应该有适当的策略来定义如何创建记录, 维护, 然后处理掉.
质量和准入. 应指派适当的工作人员负责数据质量并进行定期审计，同时应明确界定所有许可和访问权限.
需要根据数据的访问和共享来定义数据安全策略. 包括概述风险和可能性的风险管理部分.

您希望知道组织中所有数据资产的正式管理是有效的和具有成本效益的，并为您的投资带来最大的回报. 一个经过深思熟虑的策略将通过确保所有团队成员知道谁可以采取哪些行动来做到这一点, 要用什么方法呢, 在什么情况下, 减少由于方向不明确或可用信息不完整而浪费的时间.

您的策略如何定义您的业务将影响您管理业务的能力, 让每个人都保持专注和同步, 朝着同样的目标努力.

LBMC数据分析领导力

乔恩希尔顿

股东，数据洞察

纳什维尔

布莱德米尔纳

高级主管，医疗保健分析