Gartner认为数据治理计划的三种最佳做法

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随着数据分析在当今企业成功中扮演着如此重要的角色,强大的数据治理比以往任何时候都变得至关重要。

组织如何确保他们以正确的方式处理治理?研究公司Gartner杰出的副总裁兼分析师安德鲁·怀特(Andrew White)认为,这是三个建议的最佳实践。

首先,企业不应将关注数据的数据治理程序与之混淆。怀特说:“停止盘点数据,并首先确定对组织最重要的数据的优先级。” “使用优先的业务成果来确定[哪些]数据驱动了哪些重要成果。”

其次,公司需要了解并非所有数据都是平等的,并停止尝试平等地管理所有数据。怀特说:“将数据目录作为现代数据和分析治理计划的第一步,并不是很有帮助。”

White说,公司应该确定三件事:对业务影响最大的数据量最少,然后对这些数据进行良好的管理;影响业务部分的数据,并且对其管理不善;以及由最少的人员,部门或流程使用的大量数据,并且管理得最差。

怀特说:“这将帮助您将有限的资源集中在最重要的数据上。”

第三种最佳实践是弄清楚如何将被限制为不良数据的业务异常,流程或决策如何快速路由给专家进行解决。怀特说:“这些数据问题将得到解决,因为它们会严重影响该业务任务的成功。” “关注数据仓库或湖泊中远离结果的数据问题不是很实际。”

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