为什么治理如此重要：IBM 专家们争论数据治理的前景和风险，以及为什么数据质量成为重中之重

核心提示： 请为您的项目定义可持续的目标，您是否想清理元数据？获得更多收入？决定测定什么来说明您为什么至今还没有达到目标，为什么治理如此重要：IBM 专家们争论数据治理的前景和风险，以及为什么数据质量成为重中之重(3)，当数据问题出现时，人们会想到执行策略，治理是不能一次完成的，它是一个逐渐解决问题的系统方

请为您的项目定义可持续的目标。您是否想清理元数据？获得更多收入？决定测定什么来说明您为什么至今还没有达到目标。

当数据问题出现时，人们会想到执行策略，因为策略已经制定好了。这个方法就太晚了；可以试着考虑您的策略可能无效这个前提。搜集证据，事实。沟通，测定和审计结果，将它们和您的目标对比。

ADRIAN：Lise，我们应该如何搜集这些数据，并证明我们所做的努力的合理性呢？

NEELY：假如我需要了解用户信息的来源，以及组织要如何利用它们来获得灵感，创建满足用户需求的产品和服务。我需要理解信息供给链，进行业务实践，找到可用的度量，并且改善该信息。

ADRIAN：这么说我不需要定义组织中的每个数据单元。我只需了解与这个问题和目标相关的内容。

NEELY：是这样 — 即我现在可以根据基线衡量的内容。随着数据质量改善，需要从数据质量和它们对业务的影响两方面来进行衡量。

ADRIAN：现在我就可以告诉股东们，“那些你们天天打电话问我的问题，我终于知道我们为什么老碰见了。让我们谈谈要怎么解决它们吧。"

GOW：太对了。确定问题根源和潜在的解决方案。找出最快速或者最廉价的解决方案，然后根据业务需求确定适当的解决方案。这样就解决了大量问题或者是核心问题的大多数。再用及时、经济有效的方法交付。

在项目之外治理

ADRIAN：一旦我们确定了问题，明确了解决方案的价值，并获得了一些股东的支持，我们要怎样才能得出数据治理的基本原则？

ADLER：您刚才说的是一个以项目为导向的方法。但是人们该不知道还是不知道。他们不知道还有关注治理话题的管理员或者首席隐私管理员，所以他们就只解决自己的问题。这无需协调。治理是不能一次完成的。它是一个逐渐解决问题的系统方法。您是不可能在一夜之间就 100% 达到数据质量要求的；您必须从自己的成功和失败中慢慢吸取经验教训。