如今，對數據和分析的日益重視使企業更加關注他們的數據治理策略。根據調研機構Gartner公司最近進行的一項調查，63%的數據和分析領導者表示他們的公司正在增加對數據治理的投資。

其原因是什么?數據治理不再被視為一種合規性的工具，而是確保最終用戶能夠在需要的時間和方式訪問正確、高質量的數據的驅動力，這是企業成為數據驅動型組織的關鍵因素。

Capital One銀行的軟件工程高級總監Naga Gurram表示，“從長遠來看，企業的成本會更低，業務發展速度會快得多。”

這一切都取決于為數字時代調整的數據治理戰略。畢竟，在緩慢而復雜的數據治理過程阻礙工作的情況下，實時數據也無法提供更多幫助。

Gurram說：“企業如何讓其業務用戶能夠實時、大規模地獲取他們需要的數據?如果錯過了在正確的時間提供正確產品的機會，就沒有做好自己的工作，企業就失去了更好地為客戶服務的機會。”

混合數據治理

數據治理是一個系統，用于定義企業中對數據資產具有權限和控制權的人員，以及如何使用這些數據資產。它包括管理和保護數據資產所需的人員、流程和技術。大多數企業已經有某種形式的數據治理，適用于應用程序、業務單位或功能。然而，不斷發展的數據治理實踐與對企業流程和責任建立系統的、正式的控制有關。

Gurram說:“人們甚至很難意識到它能帶來多大的幫助。”他補充說，Capital One銀行已經從以前的集中式模式發展到采用數據治理實踐，以更好地應對快速變化的數據環境。

Gurram表示：“在傳統世界中，我們擁有有限的基礎設施、有限的數據和有限的用戶。我們過去常常集中管理數據治理。”

通過采用數據治理系統，業務部門將向中央團隊提供所有數據治理需求，中央團隊將確保所有數據都通過治理策略運行，并且業務部門滿足所有這些策略。

Gurram說，“但是數據正在爆炸式增長，我們在過去常常談論TB規模或數百TB規模的數據，而現在談論的是數百PB的數據。因為數據無處不在。”

為了應對這種爆炸式增長，Capital One銀行建立了一種混合數據治理實踐，在其業務線中嵌入了中央的數據治理團隊和聯合數據治理團隊。中央團隊專注于構建業務線使用的數據治理平臺和自助服務工具，還負責維護該銀行數據治理愿景，并倡導一種文化轉變，在這種文化轉變中，數據不再被視為數據，而是被視為產品。

Gurram說:“我們所有的政策、所有的平臺、所有的工具都由一個中央團隊管理和構建，但數據治理的執行來自聯合團隊。我們為業務合作伙伴、業務部門提供合適的工具和平臺，他們確保自己獲得數據，并使用自助工具根據這些政策發布數據。”

數字時代的“傾斜治理

有了合適的工具和平臺，Capital One銀行的聯合數據治理團隊就可以專注于提供針對其業務線特定的用例和量身定制的服務和策略。

但這一戰略的量身定制方法并不止于此，Gurram表示，Capital One公司采取了所謂的 “傾斜治理”方法，根據數據的不同，對訪問和安全進行了不同程度的治理和控制。

他表示：“應該給予合作伙伴團隊一定的靈活性，以便他們能夠為業務部門應用所需的政策。我們不應該為每個人制定一套規則，并不是一套規則適用于每一個數據集。”

試圖對企業的數據強制執行單一策略是導致數據治理中出現“開銷”的原因之一。

數據治理通常被視為成本中心，因此也是一種開銷。但Gurram強調，如果計劃和實施得當，收益將遠遠超過成本。

他說:“我建議正在經歷這段旅程的人不要把它視為開銷，不要把它看作一個項目。要全面地看待它，并關注結果。”

數據治理的好處包括提高對數據法規的合規性，但還包括：

• 來自企業一致而統一的數據將獲得更好、更全面的決策支持。
• 明確的流程和數據變更規則，幫助業務和IT變得更加敏捷和可擴展。
• 通過提供中央控制機制，降低了其他數據管理領域的成本。
• 通過重復使用流程和數據來提高效率。

Gurram表示，如果企業實施數據治理框架，最好的起點是采用專注于試圖實現的目標的整體方法。不要試圖使其政策與所擁有的數據相匹配，這將導致政策支離破碎。

他說：“不要引入大量數據，然后試圖弄清楚并編寫一些規則。應該建立一個愿景，并根據這些政策發布數據。”

Gurram建議企業高管需要考慮這樣一些問題：“我們是否擁有合適的數據平臺，以便實現最佳的數據治理?我們是否有合適的工具讓用戶更容易使用?我們是否有合適的人才，讓我們能夠無縫地構建這個平臺?每個人都明白自己的角色和責任嗎?”

Gurram說:“如果企業高管思考了這些問題，然后提出策略，實施起來就很容易。我們需要努力實現最終目標。如果不關注結果，就很難實現。”