這時，數據治理顯得尤為重要，它確保了企業內數據的有效和高效管理。數據治理的核心目標是確保數據在其生命周期內，從獲取到使用，都以支持企業業務目標的方式進行管理。
數據治理的起源
歷史上，數據治理主要被視為確保安全和遵守法規的一種手段，這些工作通常集中在特定部門，流程也是手動進行的。
隨著數字世界的復雜性增加，數據治理的范圍也顯著擴展并增加了新組件。以下是與數據管理相關的七個主要組件和過程：
1. 數據目錄：企業內所有數據資產的可搜索清單，使用戶能夠查找和理解數據。
2. 數據沿襲：追蹤數據從起源到消費的流動，提供透明性和問責性。
3. 數據剖析：評估數據以了解其結構、內容和關系。
4. 元數據管理：管理關于數據的數據，幫助企業在任何時候找到相關信息。
5. 數據質量：確保數據從技術（格式、唯一性）和業務（可用性、相關性）的角度來看都是準確、完整和可靠的。
6. 數據歸檔：將不再活躍使用的數據移至不同的存儲，以便長期保留。
7. 資產發現：識別企業內的數據資產，便于管理和保護數據。
數據可觀測性
在這一領域的最新發展是數據可觀測性，它超越了傳統治理，提供了對數據生態系統的整體視圖，這有助于企業監控數據健康狀況，實時檢測問題，并在問題影響業務結果之前進行故障排除。數據可觀測性包括至少三個方面：
1. 監控：跟蹤和監控數據管道和系統，以確保其正常運行。
2. 異常檢測：識別數據中的異常模式，例如數據沿襲中的缺口或數據質量的突然下降。
3. 變更管理：管理數據環境中變更的工具和流程。
通過完全協同工作，使用這些組件創建一個強大的框架，確保數據的可靠性，這樣，你的企業可以自信地利用數據進行決策。
數據治理的三大關鍵支柱
然而，即使有了所有這些框架，Gartner預計，“到2025年，80%尋求擴大數字業務的企業將失敗，因為它們沒有采取現代的數據治理方法。”
那么，你的企業應該如何創建結構化的方法，并確保適當的治理舉措和框架到位呢？我認為可以通過關注以下三個關鍵支柱來實現。
1. 流程、政策、標準和程序
這一支柱重點在于定義一個明確的項目目標，使其與業務目標保持一致。首先對現有的數據環境進行全面評估，隨后建立嚴格的政策和標準，以奠定有效治理項目的基礎。通過有效溝通，吸引所有相關利益相關者的參與，將有助于推動項目的成功和持續改進。
2. 技術和工具能力
這是支持支柱，可以為企業提供運行和確保數據治理所需的工具和技術，這些工具必須能夠處理數據從收集到使用的全過程，并應優先考慮可擴展性，以確保這些技術能夠適應企業不斷變化的需求。
作為這一部分，這些工具應該能夠實時識別錯誤和不一致。此外，隨著公司越來越多地將工作負載轉移到云端，我認為選擇云原生工具對于在動態云環境中優化性能也變得至關重要。
3. 企業、角色和職責
應建立明確的層級結構，并為團隊中的每個成員定義角色和職責。我建議將團隊職責企業成兩大類：業務負責人（如數據管理者、數據所有者、合規官等）和技術負責人（如數據質量負責人、系統管理員、數據安全負責人等）。每個小組都應確保各自組件的完整性。
通過協同工作，我發現這些支柱結合了戰略、技術和企業元素，以使數據治理項目能夠成熟并迅速執行，并根據企業的需求進行定制。
結論
重要的是要記住，在數據的世界里，我們不僅僅是在創建記錄，而是在建立業務立足和繁榮的基礎。因此，數據治理不僅是后臺任務，而是驅動業務并觸及企業每個部分的戰略要務。
盡管主要分析師預測大多數企業將無法使其數據治理計劃取得成功，但我相信那些接受這些支柱的企業更有可能引領和保持競爭優勢。
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