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改善企业数据管理流程七个建议
改善企业数据管理流程七个建议
为了对信息进行更好的监督和管理，从而改善业务运营效率，许多企业都开始投资数据治理项目。其策略和流程设计用来在整个企业中产生更为精确和一致的数据，数据专员（DataSteward）需要确保把它从理论转化为实践。很大程度上，数据治理策略的成功就要取决于相关数据专员的努力。在某种程度上，建立一个符合企业现有架构的数据治理管理架构和运营模型是很重要的。这包括数据管理的各个元素。听上去很简单，但实际操作却困难重重。
当要上马一个项目，仓促做出可能无法达到预期目标的决定时，数据治理的问题就会显现出来。举个例子，如果一家公司在定义好自己应该做什么之前，就选定一个数据管理池会导致严重混乱。另外，那些要仓促证明已经迅速取得进展的企业最让数据专员头疼，因为他们要进行元数据调查以及许多毫无意义的工作。
如何有效地构建和管理一个数据管理团队，使其可以保持协调的治理活动？本文就将给出七条相关的建议：
职位正规化。在要求个人承担数据专员的角色之前，要确保有一个正式的职责划分；确定这个职位所需要的技能；衡量其表现的指标；如果数据专员不是一个专门职位的话，你还要对如何与现有工作相结合的细节进行敲定。
在管理角色上进行细粒度划分。数据专员其实包含了很多角色，例如元数据管理员和运营数据管理员。最好是能清晰的描述怎样区分这些角色，员工如何协同工作以支持数据管理流程。
建立数据的业务所有权。数据专员可能需要负责与数据治理策略保持一致的工作，但是那并不意味着他们所要负责的是数据本身。所有权和问责制必须划分给适当的业务单元或部门。
与业务保持一致。作为数据治理项目的一部分，数据可用性预期是在期望业务改善的背景下形成框架的，例如增加收入，降低成本，减少风险以及提高生产力。但大多数IT和数据管理从业者更熟悉数据管理机制而不是业务流程。如果数据专员并非来自于业务领域本身，那么就要有关键业务领域的专家来帮助他们识别数据问题并区分任务的优先级。
建立奖励机制。与那些有明显成果可以交付的典型项目不同，数据管理的本质是确保能应对数据偶然事件的发生，而成果也许并不是十分直观的。因此要为你的数据专员建立一套奖励机制，对他们进行认可和奖励。
正确的人干正确的事。由于数据专员角色尚在发展中，那么登广告寻找拥有多年经验的人可能不太现实。而且在很多公司中，数据管理并不是全职工作。因此，你可能需要在内部网罗具有管理潜能的人员。考虑哪项数据管理技能才是必需的，寻找有价值和良好沟通能力的员工，他们在寻求最佳实践上充满自信，并且能适应不断改变的理念。
给数据专员提供合适的工具。尽管数据管理从根本上说是一个程序问题，但依然有相应工具是可以支持，包括数据质量评估，数据验证，以及数据事件报告和管理软件，甚至可能包括数据质量和数据管理记分卡应用。
所有这些步骤有一个共同的主题：在设计数据治理和管理项目之前，需要做出哪些合理的努力，从而使其正常运转。一旦完成，招聘合适的人，给他们明确定义角色，使他们与业务单元保持同步并辅以绩效激励措施，这样有助于开启一个可持续的数据管理流程。
如何有效的进行数据治理和数据管控？
数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。
如何成功实现数据治理
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为治理提供的创新机遇，切实提高各级部门的治理能力。
一、大数据为治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以为主体的管制理念向以协同共治、公共服务为导向的治理理念的转型。在大数据时代，治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为治理理念转型的核心要义。
二、大数据为治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和，通过、众包等灵活的组织方式，可以推动治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到治理领域，是实现治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助部门进行科学决策。大数据为决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为服务效能提升带来新机遇
提升服务效能是治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型建设的关键所在，在治理的范畴下，提升服务效能主要包括部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的行政审批云，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。
数据治理的应对型数据治理的缺点及其改进方案
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此，这会降低多领域MDM方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量警察”，并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。这还将使得MDM方案更难实现它的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此–已在MDM方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。有三个方法可超越应对型数据治理。1.用户将数据直接输入到多领域MDM系统中：用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域MDM系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。这之后MDM系统才接受插入或更新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他应用程序。此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如CRM或ERP系统）作为“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。尽管存在这些缺点，使用暂存区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进行彻底搜索。此外，由于我们并不受传统应用程序或现代CRM或ERP应用程序如何处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短了时间安排。2.用户输入直接传送到多领域MDM系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是会立即传送到MDM系统，以便自动整理、匹配和合并。异常或例外传送到数据管理员的队列，几个管理员便可支持最终用户。这是第一个主动方法的改进，因为我们利用MDM系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。3.用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到多领域MDM系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。可专门为最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的MDM系统允许的自动化、数据整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先将数据输入到MDM系统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。
企业数据治理措施包括哪些?
1.提高全面思想认识
毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程，需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
2.成立数据治理组织
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员，缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色，数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
3.建立数据标准体系
一般来说，信息化建设应遵循标准先行的原则，在应用系统建设初期就应该制定企业内部数据标准体系，保证各业务部门、各业务系统使用相同的数据标准，提高部门间、系统间数据共享能力，避免形成信息孤岛。
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