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好的治理，好的数据
　　稳健的数据战略对公司SSOT中的数据要求包括:高品质、颗粒化和标准化;而对MVOTs的要求包括:谨慎控制，而且数据需要来源于同一SSOT。这就要求对数据和技术都要有好的治理。如果没有恰当治理，会出现如下普遍存在的问题:

数据定义可能模糊易变。如果一开始没有明确定义组成“真相”的是什么(无论SSOT或MVOTs ),利益相关方在试图管理非标准数据时，都会浪费时间和资源。

数据规则不明确，或应用不一致。如果聚集、整合和转换数据的规则不清、被误解或仅是不被遵守--尤其是数据转化设计很多定义不明的步骤，那么就很难可靠地复制转化过程并在组织不同部门间利用信息。

改善数据转化的反馈回路缺失。诸如预测性建模等复杂的数据分析可能由一个团队负责，但却在组织其他部广]被证明实用。缺乏让这些数据分析能与其他部门分享的机制(通过整合它们到合适的MVOTs中),利益相关方可能会进行复制等无用功，或错失良机。

强大的数据治理往往需要业务和技术高管组成的常务委员会或评审会参与，但也极其仰赖严格的技术监督。如果技术规定禁止高管用自己的公司购物卡购买服务器，那么市场部创造不合规“影子”MVOTs或复制现存MVOTs营销分析工具的几率就会大大减小。

企业的运营过程中，稳稳的数据战略除了对数据有要求之外，还需要一系列的措施来维护数据管理。

数据战略
　　企业的IT活动要依附于企业的战略规划，在战略规划下进行一个IT方面的规划。而人们通常谈论的数据战略就涵盖了数据战略规划、数据战略实施和数据战略评估三个模块。

数据战略一数据战略规划

数据战略规划是在所有利益相关者之间达成共识的结果。从宏观及微观两个层面确定开展数据管理及应用的动因,并且综合反映数据提供方和消费方的需求。
目标:
　　■建立、维护数据管理战略;
　　■针对所有业务领域,在整个数据治理过程中维护数据管理战略(目标、目的、优先权和范围) ;
　　■基于数据的业务价值和数据管理的目标,识别相关的利益相关者,分析各项数据管理工作的优先权;
　　■制定、监控和评估后续计划,用于指导数据管理规划实施。

数据战略一数据战略实施

组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状,确定与愿景、目标之间的差距;依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标,并确定实施步骤。
目标:
　　■检查数据战略落实情况,定期对实施情况进行评估;
　　■分析差距,和发展目标进行对比,分析存在的差异,明确发展方向;
　　■推动战略实施,根据存在的差距,结合组织的共同目标和实际商业价值,进行数据职能任务优先级排序,提供资源和资金保障,推动战略落地。

数据战略一数据战略评估

数据战略评估过程中应建立对应的业务案例和投资模型,并在整个数据战略实施过程中跟踪进度,同时做好记录供审计和评价使用.
目标:
　　■建立数据职能项目的业务案例,符合组织组织目标和业务驱动要求;帮助项目获取执行层面的支持,同时为投资模型提供参考;
　　■建立一个或一组可持续的投资模型,满足组织文化和业务案例需求;
　　■遵循投资模型,进行合理的成本收益分析,同时项目资金支持反映业务目标和组织优先级考虑;
　　■对业务案例、资金支持方法及活动的记录、跟踪、审计，后评价。

中培借以此文，恭祝各大公司事业蒸蒸日上，更上一层楼！

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