数据治理

一些角色在数据治理实践中至关重要。 有三个角色可以确保随时间推移创建和维护标准，帮助实现数据合规性、安全性、数据质量和自动化目标。

首席数据官

执行发起人（例如首席数据官）通过数据治理计划的优先级向组织传达它的重要性。 这些人员对跨职能委员会的发展起着重要作用，该委员会的成员通常来自各个业务部门，代表不同学科或产品组合的需求和问题。 该委员会可以充当论坛，用于交流新的数据治理计划和分配责任，以便按商定的时间线取得成果。

数据所有者

这些人员负责维护数据的状态。 人员的指定通常是基于所管理的数据类型（如客户或财务数据），他们的角色旨在维护数据准确性和易用性。 常见任务包括对数据问题进行故障诊断、审批数据定义以及提供数据建议，特别是在与任何法规要求相关时。

数据管理员

这些人员是其数据领域的主题专家 (SME)，可对数据策略产生影响，并为整个组织的数据治理提供支持。由于能够传达特定数据点对业务流程或决策的重要性，因此他们还可以影响数据库表的结构，确保找到正确的数据以用于报告。 总体而言，数据管理有助于使利益相关方承担起维护数据质量的责任。

多年来，尤其是随着数字化转型项目的发展，数据治理实践的采用率不断增加。为了让数据治理计划取得有效成果，它们应该包括一些组件，例如：

数据标准

应当开发数据字典、分类法和业务词汇表，以便明确业务和数据定义。 此文档减少了对话中的困惑之处，特别是涉及度量和报告的内容。 它还为利益相关方提供了数据架构可视性，使团队能够自行创新，使其学科中的流程实现自动化。

数据流程和组织结构

数据治理流程为最终用户提供了透明性，使他们能够了解在组织内如何处理数据。这可以包括数据刷新频率、PII 限制、监管数据政策，甚至包括数据访问之类的简单内容。通过明确不同角色在数据管理和维护中的职责，这类文件还支持组织结构。

技术

不同的数据治理工具（例如元数据管理平台）都可支持与数据有关的流程和标准。 这些工具可以存储和保护有关组织所管理的数据的信息。 这可以包括有关业务定义、数据日志、数据所有者、数据库信息（例如数据库和表名称、服务器位置、数据类型等）的文档。 还可以将其提供给自助数据分析工具，使分析人员能够查询和直观查看用于报告或创新项目的不同数据集。