数据治理究竟干了些啥?

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

很多数据治理的项目难验收,客户往往有疑问:你们做数据治理究竟干了些啥?看你们汇报说干了一大堆事情,我们怎么什么都看不到?发生这种情况,原因往往有前面误区一所说的客户需求不明确,误区三所说的做了大而全的数据治理而难以收尾等,但还有一个原因不容忽视,那就是没有让客户感知到数据治理的成果。用户缺乏对数据治理成果的感知,导致数据治理缺乏存在感,特别是用户方的领导决策层,自然不会痛快地对项目进行验收。数字化转型网www.szhzxw.cn

遇到这种情况,一句“宝宝心里苦,但宝宝不说”是无济于事的。一个项目从销售、售前、到组织团队实施,多少人付出了辛勤的汗水。重要的是让客户认识到项目的重要价值,最终为所有人的付出买单啊。

在我看来,在数据治理的项目需求阶段,就应该坚持业务价值导向,把数据治理的目的定位在有效地对数据资产进行管理,确保其准确、可信、可感知、可理解、易获取,为大数据应用和领导决策提供数据支撑。并且在这个过程中,一定要重视并设计数据治理的可视化呈现效果,诸如:

管理了多少元数据,是否应该用数据资产地图漂亮地展示出来。

管理了多少数据资产,哪些来源,哪些主题,来自于什么数据源,是否应该用数据资产门户的方式展示出来。数字化转型网www.szhzxw.cn

数据资产用什么方式对上层应用提供服务,这些对外服务是如何管控的,谁使用了数据,用了多少数据,是否应该用图形化的方式进行统计和展现。

建立了多少条清洗数据的规则,清洗了多少类数据,是否应该用图表展示出来。

发现了多少条问题数据,处理了多少条问题数据,是否应该有一个不断更新的统计数字来表示。

数据质量问题逐月减少的趋势,是否应该用趋势图展现出来。

数据质量问题根据部门、系统的排名,是否应该加在数据质量报告中,提供给决策层,帮助客户进行绩效考核。数字化转型网www.szhzxw.cn

数据分析、报表等应用,因为数据问题而必须回溯来源和加工过程的次数,是否应该统计逐月下降的趋势;之前的回溯方式,和现在通过血缘管理更清楚地定位问题数据产生的环节,这两者之间进行对比,节省了客户多少时间和精力,是否应该有一个公平的评估,并提交给客户。

用户之前找数据平均使用的时间,现在找数据平均需要的时间,是否能通过访谈的方式得到公平的结论,提交给客户。

……

以上这些都是提升数据治理存在感的手段。除了这些之外,时常组织交流和培训,引导客户认识到数据治理的重要性,让客户真正认识到数据治理工作对他们业务的促进作用,逐步转移数据治理的能力给客户等,这些都是平时需要注意的工作。

总结:传统的数据治理工作不重视效果的呈现,我们做数据治理工作,一定要从需求开始,就想办法让客户直观地看到成果。数字化转型网www.szhzxw.cn

在激烈的市场竞争下,大数据厂商提出来数据治理的各种理念,有的提出覆盖数据全生命周期的数据治理,有的提出以用户为中心的自服务化数据治理,有的提出减少人工干预、节省成本的基于人工智能的自动化数据治理,在面对这些概念的时候,我们一方面要对数据现状有清晰的认识,对数据治理的目标有明确的诉求,另一方面还要知道数据治理中各种常见的误区,跨越这些陷阱,才能把数据治理工作真正落到实处,项目取得成效,做到数据更准确,数据更好取,数据更好用,真正地用数据提升业务水平。

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