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领带 Carbo

比荷卢咨询总监

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肖恩-多尔蒂

Funnel 文案

我们的咨询总监比荷卢纽带-卡博（Benelux Ties Carbo）最近发现，Funnel 关于 data governance 的观点需要进一步润色和澄清。在与 Funnel 的访谈中，他深入探讨了 data governance 需要考虑的关键战略。.

在 Funnel，他们不怕承认自己有时是错的。也许不是 “错”，而是没有完全了解情况。毕竟，我们只是人类--尽管我们每天都与 data 打交道。.

最近，一位敏锐的观察家在阅读 Funnel 的 最近关于 data governance 的文章. .虽然这篇报道涵盖了 data governance 下的许多主题，但可能缺少了一些背景和对此事的前瞻性观点。.

幸运的是，这不是一个普通的读者。它是 领带 Carbo, Ties 是 Funnel Solution 合作伙伴 Artefact 的咨询总监。Ties 恰好是现代 data governance 的专家，他每天都与客户一起创建一流的 data governance 结构。因此，他们决定坐在一起，捕捉他对文章中遗漏内容的最热门看法。.

人们对 data governance 的三个误解

谈话一开始，Ties 就指出，在他的客户中，对这个问题误解最多的主要有三个因素。.

首先，许多人认为这只是一个信息技术问题。这并不难理解。Data 治理涉及许多潜在的复杂技术组件，如模型、流程和平台。然而，从 Ties 的角度来看，适当治理的意义远远超出了 IT 领域。.

“当然，data governance 有很多技术成分，”Ties 说，“但这是一个全组织范围的话题。”

这就产生了第二个误解：人们认为这只是为了遵守规定。.

事实上，这个话题涵盖的内容远不止这些。围绕 GDPR 等问题的合规性只是正确的 data governance 如何影响整个组织的一个组成部分。事实上，Ties 经常建议客户将合规性问题作为新的 data governance 结构的最后一部分。.

这就引出了第三个误解。.

据 Ties 称，许多团队在处理 data governance 问题时都是相互孤立的。组织中的一个部门负责 data governance，但只关注合规性，而另一个小组则确保仓库中的 data 质量合格，等等。.

正确的方法是从整体上看待所有这些问题，就像一个巨大的 data 生态系统。当你开始从更广阔的视角来看待 data governance 时，你很快就会明白它是如何成为整个企业关注的问题。.

米其林星级餐厅 data governance

我喜欢把 data governance 想象成厨房。您需要尽可能保持厨房的清洁。这种清洁（以及清洁行为）可以看作是您的 data 合规角色和职责、政策和流程。但是，您仍然需要在厨房做饭，对吗？要不然，你怎么会有厨房呢？

确保所有烹饪用具就位、锅碗瓢盆准备就绪、副主厨训练有素、食谱遵照执行、食物送达客人手中，这就是 data governance 的其余部分。.

明白了吗？拥有一个干净整洁的厨房将有助于您提供优质的美食体验，正如 data governance 可以帮助您从 data 中获取价值一样。.

那么，究竟什么是 data governance？

好的。我们知道，合规性只是整个 data governance 概念的一部分。那么其他部分呢？根据 Ties 的说法，有四个主要组成部分：data 结构、data 政策、data 运营模式和 data 工具。.

  • Data 结构:将其视为您的模型和地图。它们可以帮助您了解 data 的位置和功能。回到我们的厨房概念，厨师长应该知道厨房内每个工位的位置。此外，每个厨师都应该知道他们的烹饪工具的每个部件存放在哪里。.

  • Data 政策： 这些是您制定的规则。是的，合规性可以在这里找到，但您的 data 质量政策也可以在这里找到。您需要制定如何维护 data 的标准。在厨房里，厨师需要制定食谱，确保这些食谱得到遵守，并在每道菜出锅时进行品尝--确保每道菜都装盘完美。.

  • Data 操作模式： 让我们设想一下，您已经制定了组织结构和政策。您仍然需要确定谁负责组织中的每个方面 data。例如，谁负责保持销售 data 的清洁？谁能识别 data 中的错误？ .

    在我们的厨房比喻中，厨师需要根据自己当前的专长为每个工位分配一名厨师。然后，这些不同业务领域（厨房）的厨师根据各自的具体需求管理各自的工位。.

  • Data 工具： 这个问题非常简单。这一重点领域涉及 data 堆栈中用于管理 data 的各种元素。对于刚刚开始 data governance 之旅的公司来说，这可能是 Excel 表和 Visio 图。但更成熟的企业则拥有专用工具，包括 data lineage、元 data 管理、data 质量管理等。.

data governance 的理想型号

在我们的谈话中，Ties 提到 data governance 在他接触的许多组织中经常是一个被忽视的问题。不过，情况似乎正在慢慢发生变化。.

随着企业领导者逐渐意识到 data 作为战略资产的重要性，他们开始看到良好治理的价值。.

甚至各个部门也逐渐认识到，data governance 不再仅仅是一个 IT 问题。例如，在营销部门，我们了解高质量 data 的价值。但只有营销人员才能在营销背景下衡量 data 的质量。.

“IT 团队无法告诉你 data 是否正确，”Ties 说。“他们只能告诉你 data 在应该在的位置。具体的团队需要确保 data 符合其用例的标准。”

Ties 认为，data governance 的理想方法是 data 网状方法。.

“在真正的 data-driven 公司中，每个人都在同时使用 data，”Ties 说。“通过采用联合治理结构，每个人都是 data 的既得利益者，并有能力扩展该结构”。”

Data 人工智能时代的治理

这种现代的 data governance 方法，即组织中的每个人都 “拥有 ”data 的一部分，正变得越来越重要。新兴的生成式人工智能工具就是最好的证明。.

虽然很多人都知道 ChatGPT，但它的底层技术（由于其开源性）可以用来创建专有的人工智能工具。例如，企业可以使用 GPT-3 或 GPT-4，将其加载到自己拥有的独立服务器上，并向其输入大量专有的 data 来创建定制的、企业专用的人工智能。.

SaaS 公司可能希望实施类似的系统，创建一个知识渊博的聊天机器人，回答现有客户和潜在客户的问题。它可以向用户建议如何更好地使用产品，或说服潜在客户为什么一款软件比另一款软件更好。.

不过，这款人工智能工具的性能只能与您安装的 data 相媲美。.

“您可以为这些工具提供的 data（以及 data 的质量）是您的竞争优势所在，”Ties 说。“良好的 data governance 是其中的关键组成部分。如果没有适当的管理，data 很快就会变得一团糟，从而导致人工智能的效率降低。.

“拥有更好的 data 和 data governance 结构的公司将占据优势”。”
Ties Carbo，比荷卢咨询总监

收获美好 data governance

每个企业都需要自己独特的 data governance 方法。但是，如果将 data 网状方法作为您的北极星，您就会走上提高竞争力和改善 data 成果的道路。.

无论您是要提高 data 的质量、满足新市场的合规需求、实施新工具，还是更多，对 data governance 采取战略性的整体方法都将帮助您走得更远。.

欢迎 惠及 讨论您的 data governance 问题！