阿里雲資料治理系列(一):治理專案啟動前的必答三問

阿里雲資料治理系列(一):治理專案啟動前的必答三問

近一年以來,越來越多的企業在考慮或正在啟動資料治理的專案。作為從業多年的領域內人士,我們也在被諮詢:資料治理不是很多年前就有的概念麼?怎麼忽然很多企業都在提及?是不是新瓶裝舊酒?和資料中臺之間是什麼關係?

本文中,小編將帶著大家,集結阿里巴巴相關領域專家的經驗,透過四個核心問題,幫助大家清晰上述疑問,更重要的是,這三個問題,也是一家企業啟動資料治理專案前必須要回答的三個問題。

問題一:目的,為什麼要治理

這是一個數據治理專案啟動前必須要拉齊認知的一個問題。並不是為了治理而治理,治理本身並無價值。

我們認為:治理的價值在於構建企業內一份質量可靠、安全可控、服務便捷的好資料,讓資料價值得以釋放。也就是說:資料治理的終極目的是為了釋放資料價值,奠定資料價值釋放的基礎。

阿里雲資料治理系列(一):治理專案啟動前的必答三問

隨著各行各業的數字化轉型程序的加速,業務數字化的基礎日漸紮實,資料驅動業務或資料化運營,不再是傳統頭部企業及大型網際網路公司的專利,越來越多的企業也在擁抱資料、消費資料。因此,資料治理的訴求呈現出日趨強烈的趨勢。

在資料資產治理的強烈訴求之下,啟動專案前,自上而下,企業必須達成一個統一的認知:資料治理的終極目的是為了驅動資料消費、釋放資料價值。

問題二:目標,治理實現什麼

這是資料治理專案啟動前,需要細化和明確答案的一個問題。資料治理並非一蹴而就,我們需要明確長期目標是什麼,但同時也要明確短期專案範圍和目標又是什麼。

從資料治理的目的不難理解,制定資料治理專案的階段性目標可以從終極目的的資料價值釋放出發,也可以從資料體系的完善度出發。一般來說,後者是常見的直接目標。

當然,在資料領域摸爬多年的領域人士都知道,資料治理並非一蹴而就。一般圍繞四大關鍵領域“成本、質量、安全、服務”開展工作,進行目標設定。目標設定的可以借鑑以下思路。

阿里雲資料治理系列(一):治理專案啟動前的必答三問

1。 生產經濟即成本方面,以控制甚至節約成本為目標,實際運作則需要拆解到業務線或者不同領域範圍的成本控制,比如銷售業務線、市場投放線等,再比如基礎資料線、流量日誌資料線等;

2。 質量可靠即質量方面,以減少資料質量問題、收窄資料質量風險敞口為目標,實際運作則需要拆解到應用場景或不同資料等級,如商品資料、銷售資料等,再如優先保障高管資料看板、驅動業務執行涉及的資料質量等;

3。 安全可控即安全方面,以滿足合規要求、防止資料洩漏為目標,實際運作則需要拆解到不同的資料型別或流程環節,如隱私資料、監管報送資料等,往往安全體系能力建設是其中重要的工作;

4。 服務便捷即服務方面,以盤點供給豐富的資料、驅動資料消費為目標,實際運作則需要拆解到不同的業務線、資料型別及服務場景,如營銷推廣、業務決策等。

從具體的工作開展來看,成本是資料到一定體量再重點關注的領域,質量是其中最重點也是最具挑戰的領域,安全是基礎,服務則是需要高度重視並投入打造資料價值的關鍵領域。

因此,在專案啟動之前,必須明確本次專案範圍重點的是哪個或哪幾個領域(如:成本、質量)、治理範圍是什麼(如:客戶資料、監管報送場景、流量日誌線資料)、核心目標是什麼(如:3個月專案上線、XXX成本的節約、6個月P0級資料質量故障數為0、完成XXX資料的上架、資料服務體系能力建設形成XXX、XXX使用者的服務)。總而言之,

啟動治理專案前,必須對領域、範圍、核心目標需要選擇和設定。

問題三:方法,怎麼實施治理

目的目標明確,

具體的資料治理應該如何實施呢?這是保障資料治理專案成功的關鍵問題,

涉及到人員組織及權責的設計、流程規範的設計、工具選型三方面的基礎工作,同時還要圍繞目標設定的領域、範圍及核心目標進行工作開展。

阿里雲資料治理系列(一):治理專案啟動前的必答三問

1。 由於資料質量問題引發的原因很多,可能有技術方面的如資料建設開發不規範,可能有業務方面的如填報輸入有紕漏,可能有管理方面的如組織機制不健全導致無人推進等,所以要對資料質量及管理進行摸底,確定質量的水位線及風險敞口,並制定事前事中事後

全鏈路

的資料質量治理方案

2。 資料價值釋放是資料治理專案的終極目標,所以一方面透過對企業所有資料盤點及管理,在資料供給側,匯聚

全域

資料,體系化地組織資料,並豐富資料資訊,另一方面強化資料

運營

培訓及推廣、建立良好的資產檢索和確信體驗,並和取數、分析等資料服務通道連結,實現資料資產在需求側的消費擴大。與此同時,必不可少的是體系化呈現資產能力大圖及資產價值評估

3。 資料安全方面,重點是對資料識別後對資料分類分級,同時對隱私及不同安全等級的資料採取不同的授權策略;更廣泛地,在資料合規方面,不論從源頭的資料採集及授權,還是從外部引入合作,合規性都是今天資料安全範疇內非常重要的命題,因此相關流程機制及能力建設也可以是實施中的重要組成部分

4。 資料成本方面,重點對資料儲存及計算浪費問題進行發現和處理,透過分析、設定治理項、針對治理項治理,實現成本的節約

因此,

啟動治理專案前,必須對基本的治理實施路徑進行定義,包括組織保障、流程規範、工具提效

,並對涉及的領域,如質量:進行全面評估、用全鏈路的視角對專案範圍內的資料建設進行質量風險控制、建立資料質量故障體系提升響應能力,同時重點關注價值出口,對資料資產進行盤點和運營推廣,讓資料用起來。

寫在最後

作為從業多年的資料領域人士,也一直在反思,為什麼資料治理提了那麼多年,以前做治理專案成功的並不多見,而如今再被提及,專案成功的可能性卻有很大提升?主要原因在以下幾方面:

· 數字化轉型浪潮下,對資料治理的認知都有了更客觀的認知,

長期能力建設而非運動式專案

· 資料中臺和資料治理結合,資料統一匯聚為資料治理提供了基礎,規範體系地資料建設又讓資料治理前置到事前事中,

全鏈路式的資料治理而非點狀、事後的資料治理

· 一批真正懂資料、實踐過大規模資料建設及資料運營的經驗人員提供服務,

實戰沉澱而非紙上談兵

阿里雲資料資產治理解決方案,在資料中臺基礎上的延展,用中臺方法論,讓所有的企業擁有一份企業級好資料!

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