6个实施数据治理的最佳实践方法

在探索大数据应用的最优执行方式时，我们可以从众多现有的步骤和模板中学习很多宝贵经验。尽管每个公司都有其独特性，我们需要根据具体情况调整大数据应用的实践方法，但不必从零开始完全创新。将迭代开发的思维应用于大数据时，最初应以最小的可行部署开始，然后在此基础上不断迭代和发展。这样不仅能带来更大的长期利益，还能使公司的其他成员与您共同进步。

首先，关键在于理解什么是数据治理以及它能为公司带来什么。

数据治理架构是什么？

数据治理架构是用于管理企业数据的合作模型。这一架构或系统可以为数据的建立和控制设定软规则或明确的界限。企业通常会建立一个专门的大数据团队，以确保数据的正确使用、网站的安全以及对策略的合规性。

实施数据治理架构会影响数据库管理的所有方面，包括系统架构分析和数据库本身。正确的实施可以让我们更容易快速地做出更明智的决策。

一旦对大数据应用及其对公司的影响有了深入的了解，就可以寻找市场上可用的模板、模型和实施建议。

大数据应用的最佳实施方法论：

1. 宏观规划，逐步实施

大数据应用是人员、流程和技术性的融合。要逐渐培养大局观，首先要从人开始，然后建立流程，最后整合技术。没有合适的人才，就很难成功建立大数据应用技术实施所需的方式。他们必须能够构建流程并提供现代信息技术，以使项目顺利实施。

2. 建立业务实例

在实施大数据应用时，获得流程管理者的支持和赞助是关键，但这还不足以确保项目的成功。通过明确数据安全给公司带来的收益和机会，并建立可实现的改进（如收入提升、更好的用户体验和效率），来建立强大的项目反馈机制。帮助每个参与者看到并掌握大数据应用所带来的最终收益，这才是大数据应用项目得以长期正常实施的关键。

3. 指标与反馈

和任何目标一样，如果你无法衡量它，就无法实现它。在进行任何变更时，首先要准确测量基准线，然后再验证结果是否有效。尽早收集这些测量值，并持续跟踪整个过程中的每个阶段。你希望指标能显示一段时间内的总体变化，并作为控制点，以确保流程的的有效性。

4. 持续沟通

无论你和你的团队在大数据应用方案和流程中处于哪个位置，持续的沟通都是至关重要的。有效的持续沟通对于展示方案的可行性、接受项目成果和诚实地承认挫折都尤为重要。在公司内建立和更新已定义的相关者目录，并确保沟通渠道畅通且易于消化信息。这将确保每个人都知道他们需要知道的内容，同时避免出现信息不对称或社交妥协。

5. 大数据应用是一场持久战

大数据应用是没有终点的。通常你不会只建立一个团队来运行一个项目，然后只需动动手指就能完成。实施大数据应用方案时，请将其视为一项长期投资，而不是一次性项目。

与传统的一次性项目不同，大数据应用是一个连续、不断的过程，由许多子项目和里程碑组成。它更需要的是人对数据的持续正向干预，因此更应重视项目人员管理、标准体系的建立以及大数据应用的持续改进。一个高质量的大数据应用项目所带来的价值是一次性项目所无法替代的。

大数据应用程序可以运行多年，但单独的项目一般不应超过三个月。将较小的项目构建到长期的大数据应对策略中，以让公司获得更稳定的数据基础。

6. 明确相关角色和职责

大数据应用需要团队合作。明确每个人的定位对于每个大数据应用方案都是至关重要的，而且在整个项目中分配权限等级也很重要。明确谁有权利和责任将有助于优化你的大数据应用程序，并创建一个智能的结构来处理数据程序。

虽然每个公司之间的大数据应用角色可能有所不同，但常见的角色可能包括：

• 数据治理委员会（战略级/指导委员会）：负责大数据应用方案的战略指导、项目优先级以及公司范围内数据政策和规范的批准。

• 数据管理团队：负责制定公司的政策和实践，将数据视为战略资产。

• 数据工程师：负责构建和维护数据处理和分析的系统和工具。

• 数据科学家：负责利用大数据技术进行复杂的分析和建模，以提取有价值的见解。

• 业务分析师：负责解释和分析数据，并将结果转化为业务决策和建议。