企業數據治理常犯的7個錯誤
相信,所有 CIO 都明白一個道理,如果數據治理失敗,會給企業帶來重大損失,包括財產損失、品牌名譽受損等,甚至會帶來法律方面的風險。所以,如何制定一個強大的數據治理策略,以確保企業數據在滿足安全和合規性要求的同時,更易於訪問和管理,成為企業數字化轉型過程中必修的一個課題。
隨著企業對數據重視程度的不斷增加,數據治理解決方案越來越成熟,技術越來越先進。但不幸的是,仍有很多IT從業者正陷入數據治理的泥潭中,無法自拔。為了幫助更多企業解決數據治理難題,本文梳理了7個常犯的錯誤。
1. 把數據治理視為一個技術項目
數據治理方案,不是一個一成不變的技術項目,而是需要靈活調整。換言之,與數據治理相關的政策制定,不應該是一個簡單的規劃,或者是一個項目式發布。因為無法跟上變化的數據治理策略,最終結果一定是失敗的。
另外,不合理的數據治理策略,會阻礙企業業務的正常發展,導致各個部門不得不靠自己的力量,自行解決。
反之,好的數據治理策略會為業務助力。比如:有的企業可能會通過流程管理的方式來處理現金流。員工表示完全能夠接受這種方式,因為他們深知確保現金流安全的重要性。
如果說,數據是企業需要保護的重要資產,而評估、收集和保留一定的數據量和數據類型,就是一項艱巨的工作。如果數據治理得好,可以產生重大的經濟價值;而如果只是一味地存儲數據,沒有權衡好數據的優劣,則會造成巨大的資源浪費。
2. 忽視與集團領導層及業務層的高效溝通
數據治理是一個屬於企業範圍內的整體計劃。在規劃之初,就應該與業務部門提前溝通,達成一致意見,以免出現方向性的錯誤。
數據治理不應該被視為 IT 部門的“寵兒”,取得公司領導層以及整個業務部門的認可,同樣重要。為了確保數據治理工作的可擴展性和可持續性發展,CIO在提出數據治理規劃前,就應該明確業務目標,看重價值成果,關注生產力能力提升。
3. 未能將數據真正的所有人納入數據治理流程
很多數據治理項目最終失敗,最大的失誤是沒有把真正的數據所有人拉入項目,並取得他們的認可和支持。
要知道,要進行數據治理的企業或者組織,不一定擁有和使用這些數據,而只是充當數據管理員的作用。所以,如何找到真正擁有或者使用數據的人,讓他們對數據治理的計劃和收益一目瞭然,是一項重大挑戰。
數據治理是一個從上到下的工作,只有獲得全鏈條的支持,最終才能取得成效。反之,如果期間有一方反對,那説明數據治理工作還有待繼續改進。
對於一個數據管理員來説,購買一個能對數據進行分類或者管理的平台很容易,但如果你想更改數據結構,或者清理無價值的數據,一定要獲得真正的數據擁有者的支持。
4. 不重視各種條例和規範
將一般資料保護規範(General Data Protection Regulation,GDPR)與隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment,PIA)結合,是瞭解、收集和使用數據的最有效手段,也是將與數據處理相關的人員、內容、時間、地點、原因和方式關聯起來的最佳方法。
一些沒有按照DPIA/PIA的要求來處理數據的企業,會失去數據保護能力,還會因使用未經授權的數據而處於不利地位,包括會遭遇嚴厲的監管處罰。
5. 沒有足夠的底層技術能力
許多 IT 領導者常常會犯一個嚴重的錯誤,那就是在沒有底層技術支撐能力前提下,引入數據治理策略。
如果你將本地集中式架構的數據,遷移到一個雲平台,卻沒有雲平台管理能力,那麼業務團隊不得不自己想辦法,以自己的方式管理數據。顯然,如果沒有最好充分準備,貿然讓數據上雲,會讓數據治理團隊處於被動地位。
相反,如果我們在決定進行數據治理之前,就制定一個完整策略,讓大家在同一個規劃下,通過有效的工具和平台來管理和使用數據,那一定會取得事半功倍的效果。
6. 沒有建立全面的培訓體系
如果沒有相關的政策指導,進一步完善和鞏固數據治理成果,鼓勵員工使用新的數據共享平台,最終的數據治理工作也還是會失敗。
建議在數據管理平台上線前,所有員工都要接受培訓,以避免員工在無意間使用未經授權的數據或者應用。
數據管理團隊在對特定的資訊進行標準化之前,也要盡量聽取員工的意見,瞭解他們的需求,確定哪些資訊或者哪些協作工具更重要。另外,還要通過使用有效工具,控制敏感資訊的洩露,最大化確保數據安全。
7. 未指定項目責任人
在制定數據治理策略時,應指定具體的項目責任人,並且這位負責人要與業務高層深度溝通、相互配合,最終共同敲定方案。
同時,負責數據治理的主管,還應該與IT部門以及公司高層管理團隊,定期召開會議,不斷優化和調整數據治理方案。
總之,數據治理策略非常重要,需要精心設計。如果沒有統一規劃,每個業務單位都開發自己的業務系統,最終就失去了數據治理的意義。尤其是,隨著時間的推移,應用越來越多,數據量越來越大,如果數據的格式都不統一,那後期的管理肯定越來越複雜。
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