强大的数据治理框架是分析的动力

随着组织变得越来越受数据驱动，实现数据治理框架对于他们的分析成功来说是不可或缺的。

数据治理对于保持符合政府法规和避免违反此类规则所带来的惩罚至关重要。但是除了预防潜在问题之外，良好的数据治理框架还可以发挥作用分析成功的推动者并使组织内的更多员工自信地与数据一起工作。

如果没有实现用户的数据治理框架，数据可能是恐惧和怀疑的根源。但是，通过激发信心的数据治理框架，可以为这种好奇心带来的燃料可以燃料，这导致了洞察力和行动。

这是Domopalooza 2021年会议上关于数据治理的小组讨论的信息Analytics供应商Domo.3月24日。

“数据治理很难”，“埃克森集团的创始人和主持人的主持人表示，”斯宾森集团和主持人的主持人说。“这很难做到，这就是为什么很多组织都不做得很好。”

它之所以困难的一个主要原因是它需要用来做两件事似乎相互冲突, Eckerson继续说。

“我们有一些反对力量工作，”他说。“一个是需要控制数据，另一个是需要授权人员并开放数据，因此我们如何平衡控制和赋权是数据治理的本质。”

其中一个主要障碍与分析的许多组织都只是说服决策者，在遭受没有人的后果之前，无论是监管不合规律还是混淆决策缺乏信心的监管的非融合或混乱的数据所必需的决策者。

另一个方法是简单地定义数据治理并建立数据治理框架的目标。

也许最大的目标是确保数据质量根据CAE USA数据分析的高级技术专家Dave Luna，根据美国国防和政府机构的技术培训商。

数据治理很困难。这是很难做到的，这就是为什么很多组织做得不好的原因。

“对于向数据路径转换到数据路径的第一次迭代是他们的数据质量是否好，”Luna说。“每个人都喜欢像一个免费的文本领域那样提供给他们的力量，但如果你没有控制，没有定义，没有定义，没有监督它们。我对数据治理的关注开始了质量，清理数据。数据有在它可以告诉你正确的事情之前。“

另一个目标是使数据易于找到芝加哥商业交易所集团(CME Group)市场分析经理凯尔西·麦克马洪(Kelsey McMahon)表示，从这个角度讲，一致性是任何数据治理框架的关键部分全球市场公司这是世界上最大的衍生品交换。

“我们的数据治理之旅始于定义和命名约定，”她说。“这样可以很容易地找到数据，你不用复制数据，不用复制(提取、转换和加载)和浪费时间。这是我们关注的方向。”

最后，访问控制是至关重要的Domo负责数据好奇心的副总裁本•沙因(Ben Schein)表示，该公司已经成功开发了一个数据治理框架。这访问控制不仅仅是为了防止人们处理敏感数据，还为了使他们能够自信地处理适合他们的角色的数据。

“它应该用镜头朝向赋予人们的镜头，而不是让人们留出来，而不是一个看门人，而不是一个守门人，而是成为一个店主让人们进入并安全地做到[他们的工作]，”他说。“如果您的访问权限限制人们如何以反击您的业务战略的方式与数据进行互动，对您的业务危险。治理需要成为战略。”

一旦组织接受了数据治理并建立了一个框架，这个框架就有潜力扩展他们可以用数据完成的工作。

Luna表示，在CAE USA采用数据治理框架之前，员工对自己没有准备好的数据缺乏信心。他们质疑每个数据点的质量，减缓决策过程，而不是利用现代BI工具加速分析过程，回到他们自己的Excel电子表格。

然而，一旦建立了对数据的信心，员工就会更好地感受到数据探索。

“以前，没有人愿意谈论数据告诉他们什么，”他说。“他们总是质疑它来自哪里，并说，‘你需要先向我证明这一点。’”既然我们已经有了一个良好的(数据治理)基础，人们反而会问，数据还能告诉他们什么。我们已经实现了数据治理，这真的很重要。”

类似地，Schein说，在实施数据治理框架之前，员工经常担心他们正在处理的数据是不正确的。此外，有些人可能会担心他们在看他们不应该看到的数据。

“数据是一件非常情绪化的事情，而数据治理在很多方面都是数据治疗的一部分，”他说。“数据治理的一个重要方面就是减轻这种恐惧，让人们有信心去探索。”

而建立数据治理框架对成功的数据驱动决策，小组成员警告称，数据治理工作永远不会结束。规则是不断变化的，因此数据治理也需要随着这些变化而变化。但通过数据治理授权员工也是一种进化，而且总是可以改进的。

据谢素称，框架应保持容易，它应该使用组织现有的基础设施。

“使命”，“Eckerson说：”是创造一种治理文化，以创造一个分析文化。“