作者：John Edwards

如今，每個數據都可以被商業交易，風險無處不在，所以構建一個強大、安全、適應性強且盡可能無錯誤的數據治理框架至關重要。

大多數 CIO 都知道，處理不當的數據會導致財務、聲譽、法律和各種其他問題。這就是為什么擁有強大的數據治理策略（確保安全性和合規性同時又易于訪問和管理）是任何致力于數據完整性和保存的組織的重中之重。

不幸的是，由于數據治理要求和實踐仍在不斷發展，IT 領導者很容易陷入陷阱，隨著時間的推移，即使是最好的計劃工作也會遭到破壞。為了防止組織陷入可能導致其數據治理策略無效甚至危險的陷阱，請注意以下七個必須不惜一切代價避免的常見錯誤。

1、 將數據治理視為一項技術項目
鑒于數據治理固有的流動性，政策制定不應被視為可以簡單規劃和發布的項目。無法跟上不斷變化的需求的數據治理策略最終會失敗。更糟糕的是，這樣的政策可能會被視為完成工作的障礙，導致團隊創建自己的解決方法。

云軟件和服務提供商 Nutanix 的 首席技術官（CTO）Rajiv Mirani 建議將數據治理視為一項業務挑戰。他說，數據是組織需要理解和保護的資產，“類似于許多公司實施現金處理流程的方式，組織完全理解并接受這些方式，因為他們了解安全處理現金的重要性?！?/p>

經常被忽略的一個重要治理任務是評估收集和保留的數據的數量和類型。Mirani 解釋說：“如果使用得當，數據可以具有巨大的價值，但最終的好處僅限于可以管理、利用和保護的數據。”“重要的是要仔細權衡數據的利弊，而不僅僅是默認地獲取和保留數據?！?/p>

2、忽視傳達數據治理的整體商業價值
信息技術研究集團（Info-Tech Research Group ）的分析師兼研究總監克里斯特爾?辛格（Crystal Singh）表示，數據治理必須是一項全企業范圍的舉措。她指出：“有效的數據治理計劃與業務能力和價值流保持一致或映射。”Singh 補充說，這些目標最終會歸結為高層領導制定的更大的組織目標。

Singh 警告說，確保數據治理不被視為 IT 部門的寵兒很重要?！斑@不僅對于確保和保持高層領導的認同和支持至關重要，希望這不僅僅是陳詞濫調，”她指出?！斑@對于數據治理計劃的可擴展性和持續成功至關重要?！?/p>

Singh 說，當首席信息官（CIO） 未能清楚地闡明和展示數據治理和相關計劃如何幫助推動成功的業務成果和生產力提高時，“它仍然只是在概念上非常出色，而在執行上卻不盡如人意。”

3、未能將數據所有者納入數據治理流程
技術研究和咨詢公司 ISG 的首席數據和分析官凱西?魯迪（Kathy Rudy）表示，最大的治理錯誤是沒有邀請數據所有者參與治理過程并獲得他們的支持?！盀槠髽I治理和管理數據的組織不一定’擁有’它所管理的數據，”她指出。更有可能的是，特定的業務單位或部門是實際所有者，治理團隊僅充當數據管理員?！霸谠S多組織中，找到數據所有者本身就是一個挑戰，因為所有者通常不承認自己是數據的最終所有者?！?/p>

Rudy 認為，與最終的數據所有者直接溝通數據治理項目的計劃和好處是很重要的。然后獲得他們的支持并詢問他們組織中的哪些人可以在該計劃中進行協作。“從高層開始，循序漸進，”她建議道。項目啟動過程中，與相關部門溝通進展情況，尋求支持，消除遇到的阻力或反對意見?！?/p>

對于任何數據程序中最困難的部分:構建數據分類法和平臺來管理數據，買入尤其重要。“幾乎在所有情況下，這都需要更改數據結構和清理過時或不符合公司分類法的數據，”她說?！叭绻麤]有對數據源有影響力的數據所有者的支持，您的程序就不會成功。”

4、忽視影響評估
網絡安全和合規公司萊卡(Laika)的合規架構師達納·穆勒(Dana Mueller)表示，將數據保護影響評估 (DPIA) 與隱私影響評估 (PIA) 相結合是了解數據收集、使用、披露和處理的人員、內容、時間、地點、原因和方式的最佳方式。他解釋道：“未執行全面 DPIA/PIA 的組織可能會因誤解他們處理/維護的數據以及如何適當保護數據免遭未經授權的使用/披露而處于不利地位，”

Laika 合規架構師 Jay Trinckes 表示，如果數據處理不當，組織還可能面臨嚴厲的監管罰款和處罰，以及失去客戶信任。他指出，法律費用也是如此。

5、在沒有基礎設施支持的情況下定義數據治理
許多 IT 領導者犯的一個嚴重錯誤是引入數據治理策略，而沒有首先確保所有關鍵的企業方都擁有有效實施這些策略的工具和知識。

金融服務公司Capital One的產品管理總監帕特里克?巴克（Patrick Barch）警告說：“如果您集中定義策略并移交一個新的云數據平臺，而沒有集中管理它的方式，那么業務團隊將構建自己的工具，以自己的方式管理數據?！?/p>

相反，在啟動數據治理策略之前，應該建立必要的工具和平臺團隊，以適當地遵守它?！巴ㄟ^讓所有活動都集中在一個中心位置，數據治理團隊可以相信企業標準正在得到滿足，同時跟蹤任何可能超出政策范圍的事情，”Barch 說。這種方法減輕了業務團隊的整體數據管理負擔，讓員工可以花更多時間處理數據，減少管理數據的時間。

6、忘記數據治理教育正在進行中
如果不接受不斷變化的工作環境(鼓勵員工采用新的數據共享平臺)這一現實，隨著時間的推移，數據治理政策可能會分崩離析。

企業數據安全提供商 Veritas Technologies 數字合規部門總經理 Ajay Bhatia 建議，定期對所有員工進行數據治理工具和政策方面的指導。他解釋說：“由于員工不知道或不完全了解可用的工具，也不知道使用未經授權的應用會給企業帶來什么后果，因此經常會發生未經授權應用上的信息共享?！?/p>

Bhatia 還建議，在對一組特定的協作和消息傳遞工具進行標準化之前，先聽取員工的意見?！澳銚碛械墓ぞ呖赡軡M足企業的需求，但你的員工覺得他們滿足了他們的需求嗎？” 他問道。在對未獲批準的設備和服務劃清界限之前，積極討論您的員工想要使用哪些消息傳遞和協作工具，將有助于在治理政策指南內確保數據安全?！澳撵`活性和他們的清晰理解……將有助于控制絕對禁止的工具上敏感信息的共享，”Bhatia 說。

7、未能指定一個強有力的項目領導
在制定數據治理策略時，應由指定的項目負責人承擔責任。這位高級 IT 團隊成員將與業務同事坐在桌旁，敲定一項符合所有目標的堅定而詳細的政策?！邦I導者需要幫助制定和執行規則，以保持公司數據的清潔，”零售和消費品咨詢公司Parker Avery Group的顧問海蒂?森森西特(Heidi csencsit)說。數據治理負責人還應負責召集 IT 和管理同事定期調整和更新治理文檔。

如果沒有精心設計的治理策略，組織數據可能會變得孤立，因為每個業務部門或部門都實施了一個單獨的事務系統，其中充滿了獨特的數據含義和規則?！半S著這些不同的系統隨著時間的推移開始構建和收集數據，會產生微妙的差異，導致很難找到一個版本的真相，因為每個系統開始報告不同的結果，”帕克-艾弗里咨詢師羅布-金特里（Rob Gentry）解釋說?！巴ㄟ^可靠的企業數據治理計劃，這些不一致是可以避免的，該計劃包括將在整個組織中使用的數據定義和格式。”

我是帆軟軟件，關注我可定期收獲企業數據化建設案例以及大數據前沿技術、創新思維。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的CIO必看：7个常见但一定要避免的数据治理错误的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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