数据架构师: 您要治理什么？

核心提示： 如何从 A 到 B？我承认，我开始看出数据治理的一些价值了，数据架构师: 您要治理什么？(3)，这个概念不像我最初认为的那么不知所谓，但是，就到这里吧，也许我会在咖啡机旁遇到您，看到潜在价值和获得实际价值是两回事儿，如何通过数据治理工作获取价值？从哪里做起？如何推动不断进步？Adler 告诉我他

如何从 A 到 B？

我承认，我开始看出数据治理的一些价值了。这个概念不像我最初认为的那么不知所谓。但是，看到潜在价值和获得实际价值是两回事儿。如何通过数据治理工作获取价值？从哪里做起？如何推动不断进步？

Adler 告诉我他喜欢的方式分为六个步骤：

确定目标。一些目标可以有变动，其他目标是固定的（例如处理数据质量问题）。是的 — 在出发之前，必须明确要去哪里。

确定要度量什么。如果想要提高数据质量，那么如何能够知道是否已经取得了进步？可能要检查存储库中一定比例的文档，记录信息不正确或缺失的情况。决定度量的过程和条件对于评估基线情况和跟踪过程很重要。我明白了。说说容易：如果想要说服人，就要提供数字。

了解组织的决策模型。是专制模型？代表模型？还是民主模型？无论是哪种，它适合您的公司吗？您正在开发的数据治理策略支持这种决策模型吗？决策 “更好” 的含义是什么？需要做出大量决策吗？还是要更快地做出决策？我想，在改进数据质量时，总是要花时间评估数据在自己的环境中如何驱动决策。可能会发现需要改进的东西。

有效地传播数据治理策略。如何把策略的相关信息告诉相关人员和感兴趣的其他各方？通过电子邮件？通过时事通讯？不能只依靠同事之间的口头交流。

度量结果。数据治理策略取得的实际效果如何？如果已经制定了度量进展的计划（这个列表中的第二项），那么得到具体的数字应该不太困难。解释这些数字会很有意思。

审查整个数据治理工作。是否采用了适当的过程？是否应用了适当的技术？是否实现了有效的控制？“审查” 这个词有点儿让我不舒服，但是我知道对于策略来说这是不可缺少的，无论是数据治理策略还是其他策略。我不喜欢评判别人的工作，但是我理解有时候需要这么做。

这些是非常高级的检查项，具体的项目计划应该远远不只六个步骤。但是，在面对复杂的任务时，以适当方式对难题进行拆分确实有助于明确工作重点。对于我来说，Adler 的方法看起来是不错的问题拆分方式。可以以此为基础开展工作。

好吧，我接受了

一个城市的居民嘲笑另一个城市时会说，“那儿没有 ‘那儿’ 这个概念"。我过去也是这么看待数据治理的：很有意思的概念，但是拜托 — 它有什么实际意义吗？Steve Adler 在关于数据治理的业务价值的争论中说服了我。我现在认为数据治理是有价值的。

因此，如果信息管理领域的大人物再到数据库 “轮机舱” 与您谈论数据治理，那么好好听他们说。最好考虑一下自己能够在哪些方面发挥作用。宏大的计划如果能够参考实干家的意见，往往会取得更好的结果。

就到这里吧。也许我会在咖啡机旁遇到您。谁知道呢？也许我们会轻松地谈论一下数据治理。