2024数据治理信息质量会议笔记

一 元数据和数据可观察性

元数据和数据可观察性在培养对数据的信任方面发挥着关键作用。当人们了解数据的来源、所有权和含义时，他们更有可能依赖它。熟悉源系统及其管理员会进一步增强这种信任。
随着人工智能的不断发展，元数据的重要性变得更加明显。人工智能对数据的依赖凸显了全面元数据框架的重要性。

广义上讲，元数据可以分为两种主要类型：

• 技术元数据包括数据类型、长度、格式和关系等属性——一个相对简单的方面。

• 另一方面，业务元数据深入研究了业务定义、背景、正确使用、限制、所有权和专业知识的复杂性——这是一个本质上比较困难的部分。

掌握元数据意味着让用户能够查看数据。通过以用户友好的格式（例如交互式仪表板）呈现元数据，个人可以轻松访问和验证信息。这种以用户为中心的方法促进了数据透明的文化，并增强了决策过程的信心。

二 账单冲击

您是否经历过账单冲击？这是迁移到云时经常出现的一种现象。在传统的本地设置中，IT 部门通常承担与存储、维护和支持相关的大部分成本。但随着组织迁移到云，越来越倾向于根据数据消耗、使用情况和需求将这些成本分配给各个单位（无论是部落、部门还是其他组织单位）。这就是推动效率和治理的开始。

三 数据所有权

解决所有权问题乍一看似乎很艰巨，但解决方案在于一种简单的方法——找出最受低质量数据困扰的个人或团队。这些利益相关者不仅想要高质量的数据，而且在日常运营中也严重依赖这些数据。通过确定最想要和最需要高质量数据的人，组织可以有效地分配责任。这种有针对性的方法不仅可以确保合适的人对数据完整性负责，还可以培养一种协作文化和共同责任，以维护数据质量标准。这就是我们想要的！

四 数据目录

认真对待数据需要数据目录，而这不仅仅是简单的存储和组织。数据目录的一个基本功能是用户能够通过在统一平台上发表评论和互动来与数据资产互动。这种协作性至关重要；如果没有它，数据目录的价值会随着时间的推移而降低，因为用户会变得不参与。

选择数据目录供应商时，请密切关注许可模式，以确保它满足您组织的需求——例如，允许查看者对数据资产发表评论。

数据目录的真正魅力在于它能够捕获有关搜索数据行为本身的数据（我们通常称之为遥测数据）。这种对用户行为的洞察可用于提高目录的可用性和有效性。

要在组织内宣传数据，请利用演示和激励的力量。用披萨进行演示总是一个好主意。使用排行榜将流程游戏化，以鼓励参与和参与。认可和展示个人贡献可以进一步激发兴趣和采用。

让用户了解新的数据集并将数据更新视为突发新闻非常重要。

关于在数据目录中搜索的有趣事实：根据我们的年龄，组织信息的方法有所不同。虽然老年人可能更喜欢将电子邮件组织到文件夹和标签中，但年轻一代通常仅依赖搜索功能。请记住，年龄只是一个数字。

五 数据治理策略

创建有效的数据治理策略取决于对这一策略的理解，即它最终是关于人的治理，而不仅仅是数据治理。

让我们先来看一下成功案例（我们重点介绍了 Excel 原型在银行内部取得的成就）。从这里开始，我们需要扩大我们的努力，从容易实现的目标开始，清楚地展示数据治理计划的价值。

我的座右铭之一（不只是我的座右铭）是衡量、衡量、再衡量！量化我们努力的影响对于跟踪进展和展示切实利益至关重要。

但请记住，数据治理不是单人工作，而是一项团队活动。跨部门协作和协调是成功的关键。

在传达我们的战略时，简洁是关键。使用一页纸简洁地概述我们的方法，确保所有利益相关者都能清晰易懂。

永远不要忘记指导原则：

“我们在这里帮助您实现您的目标。”

这种以客户为中心的理念强调了我们对支持和授权多个项目的同事的承诺，并巩固了我们作为有效数据治理倡导者的角色。

六 情商

情商 (EI) 在数据治理领导中的明智运用可以发挥强大的力量倍增器作用。通过利用情商，领导者可以创造共鸣，使人们的情感中心积极同步，从而增强团队合作和生产力。

产生共鸣的领导力的实用工具：

• 原始领导力：这本书对如何有效使用 EI 提供了宝贵的见解。

• 幽默和兴奋：优先考虑这些而不是抱怨，以营造积极的环境。

• 积极倾听：与团队成员深入交流，了解他们的观点。

• 管理讨论和冲突：以同理心和清晰度管理讨论和冲突。

• 群体认同：培养强大的群体认同，例如“Data Dawgs”，以建立团结和目标。

正如 Brenden McGlinchey 正确指出的那样，

“没有人今天早上醒来后会说——‘你知道我的生活需要什么吗？更多的治理。’”

这强调了高层领导变革管理需要采取战略方针。

高层领导变革管理的实用工具：

• 确保组织的支持和权威：确保治理举措获得高层支持。

• 创建数据治理章程：建立清晰的框架和目标。

• 确定决策团队的理想候选人：为关键角色选择合适的人才。

• 招聘并培训具有明确角色和职责的人员

• 定义并传达期望。

• 制定数据治理运营模式：建立结构化的治理方法。

• 建立关键成功指标：定义并跟踪关键绩效指标。

加速、改进和进入市场，专注于解决业务问题。

请记住，影响和操纵之间的区别在于意图。

避免将人们划分为业务和 IT 孤岛；相反，要倾听他们的意见并了解他们的需求。选择合适的人至关重要。正如 Brenden 所建议的，观看“船上的男孩”可以激发团队合作和毅力。

七 数据网格

每个人都想改变世界，但有一点是清楚的——没有人想改变自己。一切都归结为一个简单的问题：“你真的想改变吗？”

要成功实施数据网络，数据治理必不可少。但数据治理到底是什么？最简单的形式是，数据治理是一种管理与组织存储数据和元数据的方式相关的人员、流程和工具的策略。这可能是数据治理的第 145666 个定义。

如果不投资建立数据驱动的文化，任何实施数据网络的努力都注定会失败。

当今的数据治理与七年前的企业安全处于类似的地位——至关重要，但却常常被忽视。

要定义组织内的数据域，请问自己：“我们关注的重点领域是什么？我们的组织解决哪些问题领域？”从更少、更易于管理的域开始，以确保坚实的基础。

以海洋航空的业务能力图为例，它包括四个主要领域：

• 客户服务管理，

• 员工和人事管理，

• 航班管理，

• 支持服务管理。

从精简的方法开始可以实现更有针对性和更有效的治理，为成功实施数据网络奠定基础。

接受组织内部的变革，并投资必要的文化转型。只有这样才能实现真正的转型和有效的数据治理。

八 数据管理

不建议聘请新手担任数据管理员。新手必须对数据有深入的了解，而技术团队可能缺乏这种了解。这种专业知识对于定义和确保数据质量至关重要。

作为数据管理员，与消极的人打交道可能很困难，对吧？但这里有一个实用技巧：试着告诉他们，“考虑一下不采取行动的代价与向前迈出一步的潜在收益。”这一切都是为了帮助他们看到更大的图景和未来的可能性！

九 Malcolm Hawker 演讲的数据产品和笔记

“在数据产品管理下，数据产品是数据和分析团队提供的任何解决特定业务问题的解决方案，客户原本愿意为此付费。”

销售数据产品比销售数据治理更容易。

关于数据网格：如何想象最好的产品？想象一下创造终极产品，比如第一款 iPhone。但即使在这种情况下，数据网格方法也可能不是最佳选择。

值得注意的是，我们 Česká Spořitelna 了解数据网格，但我们不会以这种方式转变我们的组织。帕芙琳娜·瓦伊加罗娃

产品管理与数据治理不同。拥有了解数据损益方面的人员至关重要。数据产品经理来了。提醒一下，我们不需要只满足业务要求的人！
（……我完全同意这种方法，公司里到处都是交付经理和团队领导，而不是产品负责人。）

我们都需要不同的思维方式，并更多地考虑价值工程作为一个关键方面。

文化是成功的结果。

十 数据治理的价值

价值存在于用户的眼中——用用户能够理解的语言来表达价值。

DG商业价值：

• 提高生产力

• 报告的一致性

• 遵守法规

• 节省运营成本

数据治理使数据可用、可理解、可信赖。这就是价值。

十一 有待解答的问题

这次活动有很人问同一个问题：我们如何计算数据治理计划的投资回报率？似乎没人知道。但有一个答案脱颖而出：可以尝试衡量数据质量，并找出销售损失和不良数据之间的关系。但具体怎么做，没人能告诉我。所以，亲爱的读者，如果你有什么想法，请告诉我！

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