6个实施数据治理的最佳实践方法
在寻找数据治理最佳实施方法时，您可以从已有的各种流程和模板工作的人那里学到很多东西。尽管每个企业都不同，您将需要根据流程调整数据治理实践，但无需完全重新创造轮子。在将敏捷开发思维方式应用于数据治理时，首先以最小的可行部署开始，然后从那里迭代并发展。这可以带来更大的长期利益，并使企业的其他成员与您一起旅行。
首先，重要的是要了解什么是数据治理以及它可以为您的企业带来什么。
什么是数据治理框架？
数据治理框架是用于管理企业数据的协作模型。框架或系统可以围绕数据创建和操纵设置软准则或牢固的边界。公司通常会组建一个数据治理团队，以确保正确使用数据，数据质量和策略合规性。
执行数据治理框架会影响数据管理过程的所有部分，包括体系结构分析和数据模型。正确的执行使更容易更快地做出更明智的决策。
一旦对数据治理及其对企业的影响有了深刻的了解，就可以寻找使用市场上可用的模板、模型和实施方案。
数据治理最佳实施方法论
1.从大处着眼，从小处着手
数据治理是人员，流程和技术的结合。要开始树立大局，首先要从人开始，然后建立您的流程，最后合并您的技术。没有合适的人才，是很难成功建立数据治理技术实施所需的方法的，他们必须能够构建流程并提供技术资源，以使项目顺利执行。
2.建立业务案例
建立数据治理实践时，获得流程领导者的支持和赞助是关键，但仅靠支持并不能完全支持这项工作并确保成功。通过确定数据质量将带给企业织的收益和机会并建立可以取得的改进（例如收入增加，更好的客户体验和效率）来建立强有力的项目反馈。帮助每个参与人员看到并了解数据治理所带来的最终收益，这才是数据治理项目得以长期正常执行的关键。
大多数领导者了解且相信，无序的数据质量和劣质的数据管理是一个问题，但是如果领导者不致力于持续推动变革，则数据治理项目最终可能会失败。
3.指标和反馈
与任何目标一样，如果您无法衡量它，就无法实现它。进行任何更改时，应先测量基线，然后再证明结果是否合理。尽早收集这些测量值，然后持续跟踪整个过程中的每个步骤。您希望指标显示一段时间内的总体变化并用作检查点，以确保流程切实可行。
4.持续性沟通
无论您和您的项目组在数据治理计划和流程中处于何处，进行持续沟通都是必不可少的。持续有效的沟通对于显示计划的影响力，接受项目成果和诚实地承认挫折都是至关重要得到。在企业内创建和更新已定义的利益相关者列表，并确保沟通易于触达且易于消化。这将确保每个岗位的人知道他们需要知道的内容，同时避免出现信息差或社交化让步。
5.数据治理是一场马拉松，而不是短跑
数据治理是没有终点的。您通常不会组建一个团队来启动一个项目，然后只需要动动手指。实施数据治理计划时，请确保将其作为一项长期投资，而不是一次性项目。
一般普通的项目有一个开始和结束日期，而且号召力强的大型项目可能会更容易引起人们的兴趣。但是，数据治理是一个持续性的、反复的过程，由许多子项目和里程碑组成。数据治理项目明显不同于以往的一次性项目，它更需要的是靠人持续性的对数据做出正向干预，因此更需要注重的是项目人员的管理、数据标准的建立、数据治理的改革长跑，一个优质的数据治理项目所带来的价值是任何一次性项目都无法取代的。
数据治理程序可以运行数年，但是单个项目通常不应超过三个月。将较小的项目构建到长期数据治理策略中，以让企业获得更加稳健的数据基石。
6.确定相关角色和职责
数据治理需要团队协作。明确角色定位对于每个数据治理计划都是必不可少的，并且在整个项目中分配所有权级别也很重要。确定谁有权力和责任将有助于社交化您的数据治理程序，并建立一个智能的结构来处理数据程序。
各个企业之间的数据治理角色略有不同，但是常见的角色可能包括：
数据治理委员会（指导委员会/战略级别）：数据治理委员会是负责数据治理计划的战略指导，项目和计划的优先级排序以及企业范围内数据政策和标准的批准的理事机构。
数据治理委员会（战术级别）：数据治理委员会是一群人，他们制定企业的政策和实践以将数据视为战略资产。
数据管理器：数据管理器创建满足企业计划收集或已经收集的数据需求的数据库系统。
数据所有者：数据所有者是对数据资产负责的个人。
数据管理员：数据管理员负责利用您的数据治理流程来确保数据元素（包括内容和元数据）的质量。
数据用户：数据用户是团队成员，直接负责在日常任务中输入和使用数据。他们可以直接访问和研究单位记录级别的集成数据集，以进行统计和研究。
最终，数据治理与人员，流程和技术有关。成功的程序可以使您清楚地了解数据来自何处以及谁拥有数据。当需要更改数据时，也会导致遵循已知的过程。花时间了解您选择管理流程并在技术范围内操作人员的价值。这些人将共同为数据治理项目提供可以依赖的数据，用于战略决策，并推动您的企业前进。了解数据治理的更多信息可访问亿信华辰数据治理工具产品页：https://www.esenruizhi.com/。
