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数据和分析领导者如何做到妥善治理?_科技频道_东方资讯

2020-09-30 

 

 

数据质量不仅仅是IT机构的工作。各利益相关者都须参与数据治理工作,IT和业务必须明确各自所扮演的角色。企业应确定对数据质量的期望,而且还需要知道IT不是唯一管理数据治理的部门,香港六合开奖结果,也不对数据质量负责。

良好的数据和分析治理可实现更快、更明智的决策。希望提高数据质量的企业机构一般都从数据和分析治理项目着手。

首席数据官和数据与分析领导者必须保证治理项目具有具体的可衡量指标,从而将数据和分析资产及项目与业务和利益相关者的价值相关联。例如,可以将客户联系数据质量与定细分市场中的客户维系百分比或通过生态系统合作伙伴实现的收入百分比相关联。

为了通过自己的政策推动信息行为的优化,企业纷纷开始实施数据和分析治理计划。这些政策能够帮助企业机构实现数据和分析投资以及人工智能和物联网等内容(图片、录音和邮件等)投资的最大化。但实际的治理方法仍以数据而不是以业务为中心。

根据Gartner最近的一项调查,42%的数据和分析领导者未评估、衡量或监控他们的数据治理。衡量治理活动的领导者主要关注合规目标的实现。

让企业机构内部的更多人员参与到数据治理中

解决这一问题的关键在于,数据和分析领导者以及首席数据官必须将所有治理活动具体、直接地与业务成果和优先级别相挂钩。