数据治理:大数据平台设计方案(ppt)

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大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业，都将加入大数据的“淘金”热潮，政府部门同样会从大数据中获益匪浅。

如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新？如何利用大数据平台优化产品、流程和服务？如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理？所有这一切，都离不开大数据治理。可以说，在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中，治理是基础，技术是承载，分析是手段，应用是目的。

结束语:数据治理策略

第一步：落实合适的人员负责治理。

任何成功的数据治理计划的第一个步骤就是，要在本企业找到CEO可以授权的人，然后让该人负责项目的具体实施。没有什么能取代强有力的领导人。

数据治理是涉及人事的一个难题，这需要在许多不同的利益相关者之间达成共识。因而，在本企业里面选定这样的领导人是一项重要工作。治理官员一旦选定下来，就要成立由企业的利益相关者组成的治理委员会，制订监管政策、向CEO及董事会报告进度。

第二步：调查清楚所处环境。

一旦选定了领导小组，就要调查当前情形，并清查不同部门在不同领域的当前最佳实践。领导小组需要越过独立系统看待问题，而企业数据治理评估方法对这项工作来说必不可少。这有助于比较本企业的数据治理计划目前处于什么状态，并且提供了一份路线图以便确定以后的目标。

第三步：制订数据治理策略。

数据治理评估之后，治理委员会就应当考虑制订远景，希望公司的数据治理实践在接下来的几年达到何种目标，根据这种需求为未来制订远景。委员会应当向后规划，并且制订切合实际的里程碑和项目计划来填补相关的缺口。具体办法就是制订关键绩效指标来跟踪进度，并且向CEO和董事会提交年度报告来证实成果。

第四步：算出数据价值。

估算数据价值。要是公司不知道数据的价值，它们就无法提高、保护或者评估数据对账本底线的价值。数据不是一种普通商品，而是像水龙头里出来的水--对生命至关重要，又往往被人们认为是理所当然的。你要是不知道某物的价格，就无法算出它的价值。

如果你想算出数据的价值，就要根据用户权限和IT服务的效用，为数据建立内部市场。当本企业的每个人都在直接付费获取IT服务和数据时，数据的价值就成了公司价目表上的一部分。

第五步：算出风险概率。

知道数据在过去是如何使用和滥用的，这有助于了解数据在将来会如何被危及和披露。每家企业都有一些原因，如一些事件和损失在独立系统、层次体系和商业报告中消失。这些数据已经可供使用，却没有被大多数企业所使用。收集这些数据，与其意义联系起来，并研究长期的损失趋势，这可以帮助任何企业把风险管理转变成基于事实的商业智能方法，从而可分析过去事件，预测未来损失，改变当前的政策要求，成为未来改善风险缓解策略。

第六步：密切关注控制措施的效果。

数据治理在很大程度上涉及企业的组织行为。企业每天在变化，因而它们的数据、价值及风险也在迅速变化。遗憾的是，大多数企业每年对自己只评估一次。要是公司无法改变组织控制措施来满足每天或者每周出现的需求，也就谈不上变化治理。

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【智慧城市圈子邱文斌】订阅号:qwb_2014

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