数据治理项目工作手册

DataGovernance第一部分：入门05–选择您的第一个数据治理项目07–练习1：将战略目标与数据绑定在一起08–练习2：识别潜在支持者12–练习3：为您的数据治理计划描绘一个可能的路线图14–设定目标16–练习4：衡量您的目标1702第二部分：构建基块：人员、流程和技术18–人员20–练习5：分配角色和职责22–成功的数据治理组织的三个要诀24–流程27–练习6：每个流程的关键问题29–技术32结论：这是见证伟大的开始34补充材料35关于Informatica360303相信您正在阅读本手册，那么您已经做出了一些重要决定。您愿意在数据治理方面投入人力、物力，表明您已经意识到数据对企业未来发展的重要性。更重要的是，数字化转型将从根本上改变企业的运作言归正传，下面我们将阐明如何通过借鉴最佳实来支撑并加速数据驱动的数字化转型并非易事。您需要对主要利益相关者赋权、消除部门间隔阂并梳理可能脱节的流程和团队。此外，您还需要强大的技术，能够在整个企业中处理各类海量好的数据治理计划不是一蹴而就的。因此，最好的策略是从处着手：找到一个具体的业务机遇或证明了数据治理的价值后，您可以选择扩大数据让您的数据治理计划落地，然后让您的企业做好迎接更大挑战的准备。本手册包含了我们在与无数企业密切合作，启动成功数据治理方案时所积累的见解。此外，本手册也简要说明了怎样为数据驱动的数字化转型打阅读完本手册后，您将清晰地知道接下来应该做我们这就开始吧。恰到好处的数据治理恰到好处的数据治理捷地实现数据治理。0405.>.＞.>.>.＞.>.>第一部分/入门您的第一个数据治理方案对您的意义极为重大。这方面的投入并创建适用于整个企业的数据治理06第一部分/入门选择合适的项目非常重要。项目应具有一定的挑战、其目标可以实现并能产生让高管瞩目的如果您已经选好了一个项目，则可以通过本节内容来验证您的决定。如若您仍对从何处入手踌躇1.显而易见的价值如果您的第一个项目将涉及一个长期计划，则该项目应能在一个合理的时间范围内产生投资回这里的一个难点是找到一个可以产生显著成果的这意味着，您需要把与战术目标和宏观战略目标密切相关的度量指标统一起来。例如，如果您的第一个项目侧重于财务报告，那么您所使用的指标应展现提高分析效率后随之提高的产能效益，以及提交可靠财务分析结果的战略价值。治理从哪个方面能对您的组织产生最大的影响，您可以使用我们的数据管理策略和就绪度评估工具。此评估专为高级管理者设计，用于衡量贵公司处理数据管理任务的组织和技术就07第一部分/入门08有效划定数据治理任务的秘诀是什么？不在于知道所选择的项目是否合适，那么您需要思考您的工作会对企业战略产生怎样的影响。下面的问卷将对您有所帮助。在最终确定范围前，您应该考虑您所在企业的各项业务需求。如果您所在企业的第三或第四战略优先级需求可让您在最短时间内产生最大的价值，那么您可以侧重于解决该等需求，以产生更大的A.您的最高领导所确定的顶级业务需求有哪些例如，如果您所在的企业是一个保险公司，那么您可以计划将企业模型从策略导向作伙伴、员工）之间的哪些互动是支持这些顶级业务需求的最重要因素例如，调整客户索赔管理和计费程序有助于让您的企业向第一部分/入门C.使用哪些数据和应用来支持这些流程和互动例如，从客户、医疗服务人员及保险承销商那里收集的数据，被用来批准或拒绝保D.通过哪些人员、系统和流程创建、捕获和更新数据例如，在您网站上通过表格提交索赔信息的客户、通过电子方式提交医疗信息的医疗服务人员以及在客户关系管理系统捕E.业务端用户对这些数据在安全性和可靠性方面的信赖度如何？在如下图表中的分数选项如果分数低于8，则表明您所选择的需求可以12345678910第一部分/入门102.现成的支持者有人支持对于数据治理方案的成功至关重要。所以，您一开始就需要有一个高管站在您这边支目目标是通过改善后的客户数据来实现交叉销售和追加销售，那么合理的做法是向销售负责人或首席营销官介绍数据治理计划的好处，因为他们可以从可靠的客户数据获得最多的收益。如果您的项目目标是更好地保护客户数据的安全，或更好地符合通用数据保护条例(GDPR)，那么您最好向首席风险官或首席信息安全官寻求重要的是，您需要一个能从您成功执行数据治理计划的过程中受益的高管来支持您。至少一个，就能走得越远。银行业的一位成功的数据治理负责人曾说过，他的数据治理方案之所以能取得成功，最至关重要的因素是他获得了首席运营官和如何保持别人对您的支持？–聆听要想赢得潜在的支持者，您一定要真正理解他们优先关注的事项、衡量成功的指标以及对数据治理的看法。这样，您才能统一数据治理各方对数据治理方案的期望——进展速度、需要完成的目标以及怎样才算成功。同样，您也需要跟那些会受到您数据治理方案影响的团队主管会面。在这个阶段与这些利益相关者建立良好的关系，有助于将来从他们那里获得支持–关注他们所关注的事项将支持者的目标分解、融合到您的计划中，并表示您希望帮助他们实现他们的目标。您甚至有必要放弃您最初的计划，并根据支持者们的目标重新设计数据治理方案的早期阶段。这样做似乎有些极端，但获得他们的支持真的非常我们不得不面对一个残酷的事实：如果您不能让高管觉得您的目标重要，那么它就不会被第一部分/入门-清晰地传达您的愿景阐述您想实现的愿景、它的重要性以及怎样通过它来帮助您的企业。至关重要的是，要用关键指标向支持者们说明怎样才算成功，让他们对您即将创造的价值有一个清晰的认识。-引导支持者在数据方面将您的企业与竞争对手进行对比，并将对比结果呈现给支持者们。最好是能向他们展示人们在企业内部处理数据时所遇到的挑战。证明公司有一个严重的问题，或者有一个能打败竞争对手的真实机会。这样能激励他们采取行动。11度量并衡量您数据治理计划的成熟度度量并衡量您数据治理计划的成熟度如果您希望知道您的组织在与其他组织的管理策略和就绪度评估工具。此评估专为高级管理者设计，用于衡量贵公司处理数据管理任务的组织和技术就第一部分/入门12顶级业务需求利益攸关的高管。C.列出您希望通过项目达成的前三个目标。D.将高管和您的目标进行匹配。您仍然坚持最初的目标吗？还是说您发现了更大、更好的机遇想要把握？ 2.x 2.x 3.x 第一部分/入门3.保龄球效应好的数据治理创造出新的机遇。比如，将可靠的客户数据交付给财务部后，您将有可能扩展这个在为您的长期数据治理计划描绘发展路线图时，-技能您的团队在执行您的第一个项目时会学到一些技术，有没有可能让他们将这些技术学以-资金有没有一个您能提供支持的现有/知名/大预算项目？这是为您的方案寻找预算的最简洁的-合规法规通常影响多个部门的数据和流程。如果您帮助一个部门解决了合规问题，那么您也能帮助其他部门。提示：合规性方案通常都有资金支持。所以，它们可以作为数据治理计划的理13-业务优先级有没有影响您数据治理计划发展方向的重大挑战，或时效性强的机遇？比如，如果您的主要竞争对手正转变为客户导向，您能帮助您的公司实现这样的转变吗？-工具包如果您已经开发了可应用于特定类型数据的技术或模型，那么您最好在短期内专注于处理这些数据。例如，如果您开发了一个可以将产品数据进行分类的工具，那么您可能会首先针对数据有着极大的使用需求。第一部分/入门14更多的项目。下面的图表给出了一个很好的例子。从GDPR合规项目出发，第一个数据治理项目可逐渐扩展至更大的、企业范围内的数据治理方案，侧重于报告、分析、客户体验以及有效地阐述您更大的愿景和策略。第一部分/入门最常见的导致数据治理项目失败的原因有两个，的是，每个参与项目的人从一开始就要清楚您的1515第一部分/入门本节内容将讨论如何确定和度量这些目标。共同目标当一个企业选择执行一个数据治理计划提高受低质量数据影响的关键流程的效率。遵守一项或多项条例，或调整现有数据实践以更有效和更可靠的方式遵守这些条例。使用准确可靠的数据影响业务单元内/业务单元之改善数据安全性，并通过深入了解敏感数据所在的位置、它们的流动方式以及拥有访问权限人员利用大数据分析来捕捉、验证与证实分散在企业各处的数据，确保数据可靠并能用于得出更好的这些都是启动数据治理计划的合理理由。然而，如果您需要在企业内部推行您的项目，您就需要–爱尔兰银行希望更清晰地了解到数据的拥有和使用对象，以便围绕该银行的战略目标来统一–PayPal投资于数据治理，是为了创建数据使用的共享视图。这样，企业里的每个人都能利用这些数据做出明智的决策。16第一部分/入门17A.您A.您希望达到什么目标比如，加速遵守C.您将使用什么定性指标来衡量计划是否成功比如，效率、安全性、可信度以及报告它们与可量化的指标相结合则更好。回答下述B.您将使用什么定量指标来衡量计划是否成功比如，提交速度以及响应一项审计所需D.这个目标会创造或带来新的机遇吗比如，B.您将使用什么定量指标来衡量计划是否成功比如，提交速度以及响应一项审计所需18每一个数据治理计划都由众多项目组成。每个重要的业务项目都包含三个核心元素：框架。第二部分/构建基块：人员、流程和技术1919第二部分/构建基块：人员、流程和技术20理想情况下，您希望在数据治理对话中给所有人造成不好的结果，尤其是当它妨碍决策过程和您为了找到合适的平衡点，可使用一个框架例如注：由于并非每个人都在方案的各环节扮演相同的角色，您可能需要针对不同的可交付成果/目标该角色分配框架确保正确的人在正确的时间为方驱动者是推动项目向前发展的人。测量和传递结果，并确保在正确的时间做出关键决策。在您的项目中，您可能需要亲自担任该角色，或者任命一位经验丰富的项目经理来担任该虽然许多数据治理角色都由项目相关人员“兼审批人对方案结果负最终责任，并因此对所有关键决策负责。同时，审批人还负责提供必要的资审批者很可能是您的执行发起人，他在跨领导团队传播计划方面也扮演着重要的角色。最佳做法是将审批人的人数限定为一个人，尽管在一些例外情况下可能还需要另外一位审批人。第二部分/构建基块：人员、流程和技术21促成者是商务和IT行业专家。他们将帮助您提供实现目标所需的环境。他们可能在项目的不同阶段担任次要的顾问角色或全职工作，但是无论如您和您的团队获取正确的建议和解决方案。比如，如果您的项目旨在交付高质量且可靠的财他们可以解释如何使用数据来实现关键结果。同样的，您的促成者应包括专门的IT和数据管理专家。这些专家为您的财务团队提供支持，并能获得有关质量和可靠性问题的第一手资料。促成者也应该包括受您计划影响的业务主管、流程所有者以及上下游流程的管理员。您的促成者清单还应该包括IT架构师、分析员以及系统受影响者指的是受到您数据治理工作影响的人，包括更广泛的数据消费者群体，他们将从您的方案所带来的数据质量和可靠性的改进中受益。这个群体还包括未直接从中获益，但将被要求改变行为方式和流程的利益相关者。此群体对您的项目方向没有话语权。您需要明确其职责的任何策略和流程变更。为知情的利益相关者留出充足的时间来应对这些改变，对于成功架才会起作用。这意味着培养开放协作的企业文保您已经对DACI角色和职责获得了认可并达成第二部分/构建基块：人员、流程和技术22激励者激励者此人是否有权制定相关项目的重要决策？此人是否有权访问所需资源？他们是否可否决其他利益相关者制定的他们是否认同项目愿景？此人是否能影响到高层领导者，并获得他选人的适合性。此人是否具有项目管理经验，可率领团队在紧迫的期限内完成交付？此人是否具有强大的沟通能力？此人是否有团结组织的能力组织是否认为此人公平公正？第二部分/构建基块：人员、流程和技术23知情者知情者他们对项目的看法是否会影响企业中其他这些人是否是获取、使用、处理或管理您他们是否管理与之相关的流程？他们是否他们是否理解对数据产生影响的系统和他们是否是助力项目成功所需数据的所第二部分/构建基块：人员、流程和技术241.密切协作必不可少数据治理计划要取得成功，IT部门和业务部门需要密切协作。否则，数据治理的策略和流程无法由此产生的挑战包括协调工作流程，但更大的挑战是协调心态。IT部门需要了解业务部门想要达激励并培养跨部门关系是一项复杂的挑战，但在您的周围聚集合适的人选是一个好的开始。建立一个具备数据专业知识和实操业务经验的多元化领导团队可为企业成功铺平道路。与我们合作的一名CDO所带领的数据治理团队企业领导者和部门主管的心态，从而进一步发展她的数据治理计划。2.为治理构建协作文化最有效的数据治理计划是将数据治理作为企业文化的一部分。数据治理已成为日常流程和行为的建立这种文化的第一步是制定有效的内部沟通策略。如果无法在整个企业内传达数据治理的价值和影响，那么数据所有者和业务部门主管可能不愿意听从您的指挥。举办一场数据治理论坛可能有助于与数据用户对话。这种交流方式的目的与市政厅集会相似。您有机会与业务部门以及同事（从实习生到C级主成功信息。口碑相传也可产生强大的影响。我们经常与一些数据治理专家合作，他们会与其同事进行专门的一对一会谈，讨论其工作以及面临的任何与治理相关的挑战。结果，他们发现建立一个由参与的利益相关者组成的社群要更加简单，这些利益相关者可提供了第二部分/构建基块：人员、流程和技术3.建立指导委员会指导委员会由一组高管组成，他们对数据治理项组建委员会是获得并维持方案认可的一种好方法，但您需要确保会议对于成员是有价值的。最常提及的数据治理方案失败原因是指导委员会和数据治理讨论会令人厌烦。要保持他们的积极的所有权。如果您不需要高管的意见（如决策或策略批准则不要举行会议。最后，确保讨论主题与所有指导委员会成员相关，否则会面临疏远第二部分/构建基块：人员、流程和技术2626第二部分/构建基块：人员、流程和技术27有四个支持数据治理计划的核心流程。我们在此处介绍了这些流程的具体内容以及企业在实施这些流程时面临的常见挑战。此流程可识别和了解要治理的数据。它包括映射涉及数据的业务流程、确定数据状态以及识别与其关联的组织和技术功能。数据治理最耗时的阶段是发现和剖析数据，因为此过程通常需要人工完成。技术专家必须搜罗数动完成这些任务，数据管理者将有更多时间投入在执行策略和流程任务等有价值的任务上，从而减少紧盯着电子表格的时间。定义程还包括分配所有权（一个经常被忽视的重要步建立定义非常重要，实施也是如此。确保为文档定义、策略和标准配备管理者，并创建执行这些规则的流程。业方的专家直接参与流程。第二部分/构建基块：人员、流程和技术执行数据治理方案是一项团队工作。几乎每个处理数据的人都在数据治理中发挥了作用，并有责任遵循已商定的策略。具备发布这些策略的能力可帮助您传达这些角色和职责，并让当事者负起责任。自动化也对数据治理策略的执行发挥了重大作够定义和分配策略所有权确保了其可靠性。如果可以将这些策略细分为多个规则，则可以自动完成数据质量度量和报告流程。衡量和监控此流程可衡量数据治理工作的价值，并监控是否如果数据在企业内是分散的，则监控和衡量结果可能就非常困难。例如，某些数据可能存储在Excel文件中，而其余数据则分散在数据仓库和已识别并确认了有效衡量数据治理工作所需的数据来源。如果您和发起人可实时监控计划的成功（包括业务价值和成果衡量那就更具优势了。28△第二部分/第二部分/构建基块：人员、流程和技术–您的项目将涉及何种类型的数据例如，–此数据的状态如何，是否具备高质量？是否定义–项目范围内的数据是否具有商定的明确业务–是否定义了数据模型来支持此数据？–技术定义和业务定义是否一致？–您的数据和流程有哪些利益相关者？–您将使用哪些关键绩效指标和成功衡量标准来跟踪进度？第二部分/第二部分/构建基块：人员、流程和技术–您是否具备自动执行业务规则和策略的技术–您是否有处理策略异常的手动流程？–您的数据治理工具是否与数据管理工具整–您的项目将对哪些现有的业务和IT工作流衡量和监控–您需要衡量哪方面的数据？–您将使用哪些解决方案来衡量和监控数据据治理控制台或元数据管理应用程序，或报–是否捕获并商定KPI测量的最低和最佳–这些系统是否相互集成，以便工具之间能够快速、轻松地共享数据，从而支持所有参与△第二部分/构建基块：人员、流程和技术您可能还在为一百名用户和单一流程提供服务和3131第二部分/构建基块：人员、流程和技术32这意味着您需要一个可扩展的技术平台：一个既能在当下实现价值，又能随着需求的不断变化而调整和发展的解决方案。因此，如果您的计划重点从改善某一业务部门的数据质量转变为达成整个组织的GDPR合规，那么您的解决方案就可以容纳海量的新数据和用户，而不影响速度或软件的核心功能也可能需要随时间的推移而不断例如，如果您的第一个项目侧重于保证客户数据可能需要某种数据治理控制台来直观呈现数据沿袭以及某种数据安全解决方案。如果您随后拓宽控制范围以加速分析销售和市场可能整合数据治理工具、大数据管理解决方案和这一解决方案需要具备可扩展、可模块化和可调整的特性，以便能够支持大量的数据管理系统和注重互操作性单一式体系结构或基于微服务的体系结构。我们建议您选择后者。微服务组件具有可模块化和可集成特性，因此您只需少量编码即可将其连接到其他应用程序。这意味着相比使用传统的单一式体系结构，您能够更快地以更低成本扩展解决方案的功能。连接性是另一个需要牢记的因素。如果所有重要应用在开始时均已相连，则数据将更容易在解决标准化各自的使用方式）也可让团队在将来更轻松地连接新系统。若要适应瞬息万变的业务需求，数据治理计划需其是在您使用手动流程来管理数据探查、编目和使用人工智能自动执行这些任务，并确保团队能够将更多时间花在真正重要的事情上。AI已经帮助团队减轻了过去需要花数天到数月才能完成的1△Informatica，炒作与否？人工智能已被证实的价值，2017年↓第二部分/构建基块：人员、流程和技术33虽然大多数本地数据治理解决方案都能实现基于云的系统所能实现的一切，但它们未必能大规模地实现这一切。基于云的工具拥有弹性存储和计算能力，能够更轻松地处理和应对突然涌现的数大数据应用程序治理数据的能力。构建元数据存储库想要将访问控制应用于所有客户数据