数据治理 (DG) 策略是描述组织如何使用和管理其数据的文档。这些文件建立了有助于保护数据的规则,定义参与数据治理的人员的角色和职责,并制定数据质量和安全标准。
良好的数据治理政策使企业的治理目标、实践和责任易于理解且透明。精心设计的治理政策为所有相关员工提供指导,并确保每个人在目标和程序方面达成共识。
数据治理政策有多种用途。它提供了工作人员可以遵循的标准和实践来源,以确保其数据的质量和准确性。治理政策还定义了员工在不同情况下(例如数据泄露)应遵循的程序。
通过定义组织的目标、数据标准和实践,数据治理策略应该为组织提供值得信赖的数据以及法规遵从性。治理策略的内容会有所不同,具体取决于组织的规模、业务流程和数据的复杂性。用于数据收集、访问和处理的工具可以帮助企业避免因以下行为而被罚款 滥用客户信息 (以及声誉损害)。
DG 政策并不意味着是静态文件,组织可以随着业务的发展和隐私法规的变化来审查和更改它。
制定数据治理政策
创建数据治理策略的第一步是收集有关核心问题的反馈,例如数据访问、安全性和存储。收集反馈涉及 沟通 与其他工作人员合作,并要求他们帮助制定总干事的关键原则。
在编写数据治理政策之前收集反馈可以提供有用的信息。确定谁正在参与以及谁将参与该活动 数据治理计划。收集信息以制定政策时要问的问题是:
- 目前如何处理数据?
- 遇到什么问题?
- 如何改进数据收集流程?
- 如何改进数据存储?
- 如何更轻松地访问内部数据?
- 安全方面有什么问题吗?
- 您还能想到其他问题吗?
回答和讨论问题后,就可以创建正式列表(应发布/通过电子邮件发送以获取更多评论)。当正式清单完成后,政策就可以向前推进。上面列出的问题旨在为数据治理政策提供以下步骤所需的信息:
- 定义 DG 计划的目的和目标
- 制定DG原则
- 为数据制定标准和政策
- 建立计划框架
- 实施数据安全政策
- 建立数据质量控制
- 促进数据共享和集成
- 确定角色和职责,并提供适当的培训
- 监控和评估进展
- 开发数据目录
定义目标
下面列出了组织数据治理计划的目标和目的的一些通用示例。
数据治理目标:
- 保护企业数据的完整性、隐私和安全
- 实施数据管理软件,确保数据干净、一致
- 建立标准化、可重复的数据输入和报告流程
- 发展一种在决策时依赖干净、一致的数据的文化
数据治理目标:
- 开发和维护一个 数据字典
- 开发和维护业务文档流程
- 开发和维护错误/审计报告
制定数据治理原则
数据治理研究所制定了所谓的“通用数据治理原则”。他们的系统提供了一个工作基础,并且可以通过添加或减少原则来调整它以适应您的业务和数据治理策略。它们旨在防止和帮助解决每个企业都常见的与数据相关的冲突。数据治理研究所的 原则 如下所列。
- 完整性: 诚信的实践意味着诚实和坦率。作为数据治理原则,它意味着任何疑虑、问题或改进都应快速有效地传达给其他员工。
- 透明度: 数据治理和管理实践应该是透明的。透明度促进良好的沟通和理解。
- 可审计性: 让所有数据问题公开并可审计。 (请参阅透明度。)与数据相关的流程、决策和控制应予以记录并可审计。如果需要进行审计,记录应清楚地显示数据的使用方式和时间。
- 问责: 负责任是主动诚实的一种形式,意味着个人对自己的行为及其结果负责。这种主动诚实的形式有助于减少员工对工作场所职责的困惑,并促进有效的沟通。
- 管理(支持管理): 这一特定原则要求将数据责任分配给一个人或多个人。根据组织的不同,可能有多个 数据管理员,或者只有一个。数据管理员负责维护数据的准确性和总体健康状况,充当所有数据治理的通信联络人,并在出现错误模式时发挥数据警察的作用。
- 制衡: 这是指业务和技术团队之间的关系。它还可以指创建或收集信息的人与管理和使用信息的人。应保持部门之间的权力平衡,以促进组织的发展。
- 标准化: 这包括日常办公实践的标准化和数据的标准化。标准化使流程和数据易于识别且易于使用。应使用自动化来标准化数据。
- 更换管理层: 虽然有些人可能喜欢更换他们的经理,但这并不是变革管理的含义。它实际上意味着拥抱积极主动的理念,随着组织的发展而适应变化。
创建 标准和政策
策略可以被描述为用于确保组织的数据得到正确使用和一致管理的指南。这些准则通常包括与安全、访问、隐私和质量相关的问题。
数据标准是关于格式、定义、结构、表示、标记、传输、使用和数据管理的书面协议。流程涉及 政策和标准 用于有效的数据管理。
数据治理政策中描述的标准和政策提供指导,并且是数据治理框架的一部分。
成立 数据治理框架
DG 框架是 DG 政策的一个细分,重点关注确保组织遵守各种法律和法规所需的规则和流程。
DG 框架支持有效的数据治理计划,并将在整个组织内标准化多个规则和流程。它是用于组织企业 DG 计划的规则、职责和流程的集合。建立一个 数据治理框架 将有助于改进数据标准、业务战略和数据隐私。
实施数据安全政策
数据安全保护组织的客户和业务数据免遭未经授权的访问和使用。数据安全控制旨在限制访问并保护这些数据。 A 精心设计的数据安全计划 可以帮助防止数据泄露和恶意软件。
数据安全是一个重大问题,并且仍然是一个重大的网络安全挑战。
成立 数据质量控制
高质量的数据是正确且有用的。质量差的数据会出现错误并导致错误的决策。这 质量控制 数据分析是用于确定数据是否符合组织标准的过程。可以使用某些关键方面来衡量数据,例如:
- 准确性
- 值得信赖
- 平台精度
- 完备性
- 合时
- 诚信
- 保密协议
促进数据共享和集成
数据共享允许研究人员彼此共享信息,并在共享项目上进行协作。 数据共享 研究人员之间的合作通常可以在某个领域或行业内产生重要的新发现。 数据集成然而,它并不真正需要人类,而是涉及通过自动化链接记录和纠正数据。
数据共享非常有效,因为它允许研究人员以协同关系共享资源。
确定角色和职责并提供培训
在制定和正式确定 DG 政策以及分配数据治理之前 角色,工作人员经常随机地执行数据治理任务。例如,任何使用健康或财务数据的员工都有责任遵守适当的法律和法规。虽然每个企业都有自己独特的结构,但以下是四种最常见的 DG 角色:
监控和评估进展
此步骤涉及主动记录并记录在实施数据治理策略时发生的任何改进,或任何未按计划进行的步骤。准确记录更改以确定哪些内容有效以及可能需要改进的领域非常重要。
通过定期评估 DG 计划的进展(通过销售数据、客户反馈调查、网站分析等),企业可以提高效率和客户关系。
开发数据目录
创建数据治理策略的最后一步涉及研究数据目录软件并开发它。数据目录存储企业的所有元数据以及帮助用户查找所需信息的工具。它本质上充当组织数据的清单。 TechTarget 发布了精选的 数据目录软件.
A 数据目录 不仅会提供组织数据的列表,还会提供易于人类理解的描述。
数据目录组织企业内存储的所有数据。对于分析和开发商业智能来说,这是一个非常有用的功能。数据目录将数据集与数据处理人员联系起来。
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