大多数数据和IT领导者都知道，他们的组织需要数据治理才能在当前的市场环境中保持活力。然而，当它与防御需求无关时，有些人很难传达它的价值。为了实现数据治理，您的组织需要看到开始这段旅程的价值。数据和It领导者需要构建业务用例(包括防御性和进攻性)，以证明数据治理对于将您的组织转变为数据智能企业是多么关键。
如何构建数据治理业务案例
构建一个商业案例可能听起来需要很大的努力。但是，在现实中，它可以是快速的，并为数据治理计划带来重大的长期利益。数据治理业务用例确定了方向和优先级，以及项目的好处。它应该为治理计划将寻求实现的业务利益(用例)、将涉及的人员(资源类型)、将在哪里应用治理规程(用例中的过程)，以及应用治理以实现这些结果的经济价值建立高层的理解和沟通。
1.组建你的团队
第一步是组建一个跨职能团队。
一个有效的团队应该是来自整个组织的执行人员、经理和数据分析师的混合体。这将为创建业务用例提供具有经验和理解亚博 在线的资源。确保你也有经验丰富的财务资源。亚博 在线在构建财务成本和价值模板的细节时，它们将是无价的。
该团队将帮助您寻求以下方面的建议:
- 数据治理的业务用例、优先级和结果
- 每个用例的流程和资源的建议亚博 在线
- 对风险、成本和价值的协议
- 组织沟通和数据治理的初始教育
2.明确业务需求和用例
这可能是整个过程中最重要的部分。当数据治理程序与特定的业务需求联系在一起时，它们会获得最大的吸引力。这些典型的高层次目标是整个组织的优先级。一些例子是
- 转型为SaaS公司
- 成为你所在行业的第一名
- 让公司上市
接下来，您必须确定数据治理将帮助您的组织处理的用例。用例应该与您的业务需求一致。用例有三大类:
- 发展业务(以收入为中心)
- 经营业务(以成本为中心)
- 保护业务(以风险为中心)
常见用例:
| 发展业务 (收入集中) |
经营企业 (成本集中) |
保护企业 (风险集中) |
|---|---|---|
|
|
|
3.认清你的挑战
一旦你明白了你的目标，想想是什么阻碍了你实现这些目标。是人民的责任吗?结构?过程?技术?数据?
数据挑战通常围绕以下几个方面:
- 难以找到数据
- 难以信任数据
- 难以理解数据
- 不一致且不明确的kpi、指标和定义
- 修复问题的手动过程
- 对数据的使用方式和原因缺乏可见性
- 对监管机构的反应慢
4.确定所需的能力
构建数据治理业务用例的最后一步是确定所需的功能。这些功能都应该直接解决您的组织所面临的挑战。
如果您的组织走的是评估技术的路线，最好的数据治理平台通常具有与以下功能相一致的特性
- 嵌入式数据治理和隐私的设计，以推动信任和遵从
- 自动数据管理和丰富，以构建活动元数据图
- 无缝协作和消费的智能决策
- 广泛的连接以简化分析
- 为安全的、企业范围的采用而设计
治理用例的3个构建块
对于每个用例，团队需要构建一个包含以下3个构建块的财务模板:
- 业务风险(执行和不执行数据治理)
-
- 识别业务风险并确定优先级(提示:风险通常具有最大的权重)
- 总体上分为高、中、低
- 业务价值(数据治理的好处)
-
- 确定业务价值，有形的和无形的
- 这对我们来说通常是最难量化的，因此我们必须确定我们为确定益处所做的假设
- 成本(当前和未来数据治理的运营和资本成本)
-
- 我们最了解这个组件
- 衡量当前的国家成本与未来的国家成本
- 呈现价值与成本的财务模板是理想的结果
业务用例的交付物
您的数据治理业务案例可能有三个核心可交付成果:
- 描述每个业务用例、每个用例的业务利益、每个用例中影响的过程和组织，以及用于确定每个用例的利益的假设的文档
- 用于获得每个用例的风险、价值和成本收益的财务模板
- 用于商业案例的交流和教育的演示
定义成功
在构建数据治理计划时，跟踪进度和衡量成功与否非常重要。演示数据治理有效性的最佳方法是将度量与业务价值相匹配。需要记录的领域有:
- 生产力
- 收入
- 成本
- 数据质量
- 数据保护
- 数据文档的可用性
- 数据标准化
- 数据的理解
- 项目的接受和采用
数据治理的kpi列表非常广泛，但是测量太多组件可能弊大于利。选择几个与您的业务案例最相关的kpi。
结论
数据治理对所有数据驱动的组织都至关重要。它确保了对组织数据的信任和理解，以便业务分析师可以自信地使用这些数据做出明智的业务决策。虽然数据治理显然是一个成功企业的重要组成部分，但许多首席数据官很难从高管那里获得支持，因此从未实现过他们的数据计划。然而，有了可靠的数据治理业务案例，首席数据官就能够展示在其组织内实现数据治理的价值。在IT的帮助下，组织能够构建可靠的数据治理业务案例，演示数据治理如何帮助组织实现其关键业务目标。
