实施数据治理项目如何做好执行与监控

导读：随着数字技术与互联网的延伸发展，数据治理已成为我国参与国际经济合作竞争的重要议题，成为政府与各大企业在数字经济新阶段和数字文明新时代中必然面临的关键课题。为了有效释放数据要素的价值潜能，企业纷纷建立相应数据战略，部署数据治理相关工作。然而，在完成战略部署、厂商挑选、组织结构划分后，数据治理工作落地实施中仍会出现许多问题阻碍数治项目的成功实施，对企业资源造成浪费。对此，应如何采取有效措施，对潜在问题进行预防与监控呢？

在大大小小的数据治理项目中摸索了17年之久，中翰也曾多次直面类似问题。总结17年间的工作经验，中翰认为，在数据治理项目实施过程中，合理有力、实际有效的执行与监控工作应包含以下几点：

一、建立全面可落地的数据标准体系

数据标准体系也被称作企业数据环境。数据标准的内涵可构成企业数据管理的基础，并很大程度上决定着企业数据质量的优劣。为了全面塑造企业数据管理标准，确保数据质量能够保持长远状态的可控制、可执行性，可从数据组织管理、数据安全、质量管理体系、数据分类、编码体系、数据交换规范体系等几方面建立适用于企业实际情况的数据标准体系。

在定义和建立新的数据标准体系时，应在参考国际、行业标准和相关成功实践经验的基础上，确保该标准在企业内部切实落地可实施。定稿前，应全面、详尽地与相关数据责任人进行讨论，并重点听取一线人员及业务部门的意见和建议。在合规基础上，使新数据标准兼顾业务逻辑与数据管理要求，更容易被各方面责任人接受，而非使大家望而生畏，最终难以落地实施，沦为一纸空文。

二、重视自查和调研工作

在中翰的数据治理工作体系中，企业的自查和调研工作占据极端重要的地位，可占数据治理项目工程总量的60%左右。许多企业并不清楚自身数据现状和痛点问题，只是出于合规需求和上级指示开展数据治理项目。在这种情况下，数据治理厂商往往难以把握企业的特殊需求，容易造成“做了但没完全做”，前后两张皮的结果。所以，在正式开展数治工作之前，企业可从数据环境、数据质量、数据安全、数据交换、数据运维等几个方面，全面、细致、准确地梳理自身数据管理现状与对业务发展和企业数据管理规划产生极大不良影响的痛点问题，为高效准确开展数治工作提供科学指导意见。

此外，厂商对企业数据现状的调研咨询也至关重要。通过调研，厂商大致可确定整个数治项目的实施路线、阶段节点、重点问题、实施范围与实施策略。可以说，成功的调研咨询可以奠定整个数据治理项目实施工作的骨架和基调。如果调研阶段未能严加管控，未来的工作进程将受到极大影响。

为了切实把握咨询成果的科学性，提高数治项目的成功率，中翰在调研咨询工作中秉持专业态度，以业务、分析、规划三大驱动因素为基准，通过审批、评审流程和知识转移工作严格把控咨询过程，并就调研结果联合多方进行讨论分析，抓住企业数据管理关键问题，凝练科学可执行的数据治理实施策略。、

三、基于流程和制度进行管控

在实施数治项目时，应根据企业实际情况，制定完善、规范的管理制度和管理流程，实现科学管理、责任到人，并配合相关组织结构分配执行。

对于数治项目实施工作，中翰会通过平台工具的流程点管控（包括节点审批、时间管理、签字确认、知识转移、评审讨论等）从文档产出、实施过程、项目进度等几个维度把握数治工作的科学严谨可执行。

对于数据管理维护工作，中翰通过技术+行为双重约束，引入‘线式数据新增’理念，将申请过程拉长，根据字段级的权限控制每个数据新增人员的录入内容，明确相关责任，强化管控力度，最大化规避二次错误的发生。

四、实施数据质量监控

为确保数据质量的可持续性，及时解决质量问题，减少对企业业务发展的影响，应采取措施定期监控数据质量。

中翰数据治理平台中的DAM组件（数据保养平台），也称数据评估监测平台，可在数据治理项目结束后实时进行深层次数据质量的异动探知；对数据日常质量进行评估、监测；可通过大数据行为分析技术，及时发现数据质量问题并处理问题数据，规避数据治理重蹈覆辙的风险。

五、培训与文化贯宣

要确保数据治理成果在最大程度上得以留存、减少数据治理体系拓展的阻碍，对数据管理相关责任人进行培训、对企业上下进行数字文化贯宣，是数据治理工作重要的组成部分。培训和贯宣可根据实际情况分级别、分时段进行，应从数据应用和业务发展的角度使相关责任人明白数据质量的价值与数据管理的重要性。

中翰软件：专注数据治理17年（http://www.jobhand.cn）

免责声明：本网站所发布的文章为本网站原创，或者是在网络搜索到的优秀文章进行的编辑整理，文章版权归原作者所有，仅供读者朋友们学习、参考。对于分享的非原创文章，有些因为无法找到真正来源，如果标错来源或者对于文章中所使用的图片、链接等所包含但不限于软件、资料等，如有侵权，请直接致电联系，说明具体的文章，后台会尽快删除。给您带来的不便，深表歉意。