一、 概述

作为一名数据专业人士，我亲眼目睹了新技术的诱惑以及追随行业最新、最伟大趋势的诱惑。尽管追逐最新热点可能很有吸引力，但重要的是要记住，在有效利用数据方面，技术只是难题的一小部分。这就是为什么我决定创建一个参考数据战略——该文档提供了除了技术之外数据战略的关键要素，作为公认的行业最佳实践。参考数据战略以易于理解的格式为业务领导者、数据专家和 IT 专业人员提供最佳实践，指导数据战略的设计和实施。它旨在成为设计和实施您自己的数据战略的骨架。重要的不仅仅是技术，还有人员和文化、流程和治理框架、合作伙伴关系以及共同创造成功的战略。通过遵循此参考数据战略，您可以设计和实施自己的定制数据战略，并确保您充分利用数据并推动对业务真正重要的结果。

为什么组织需要数据战略

随着数据的作用从简单的支持输入转变为战略资产，公司制定明确的数据战略比以往任何时候都更加重要。该战略定义了数据在公司业务模型中的未来角色，并有助于确保组织充分利用其数据资产。

制定数据战略的关键原因之一是确保公司拥有强大的数据管理实践。在当今的数字世界中，有效管理数据的能力对于推动数字化转型和保持竞争力至关重要。数据战略提供了数据管理框架，包括定义角色、职责和措施以建立强大的数据基础。

制定数据战略的另一个原因是将不同业务部门和职能中的孤立分析和人工智能 (AI) 计划与整体企业愿景和战略保持一致。随着越来越多的业务部门看到分析和人工智能的价值，这些技术的场景数量正在快速增长。数据战略有助于确保所有这些举措保持一致并朝着相同的目标努力。

除了制定数据战略的商业利益外，还需要考虑监管因素。监管机构和立法者越来越多地发布有关数据隐私和透明度的要求，数据战略有助于将这些要求转化为公司可以采取的可操作步骤，以确保合规性。

最后，数据量、潜在用例和技术解决方案的快速增长意味着公司需要清晰、简洁的数据战略来帮助确定计划的优先级，并确保他们专注于对业务最有价值的用例。如果没有强大的数据战略，公司就有可能落后于竞争对手，并最终可能被迫制定退出计划。

数据战略的范围

数据战略是组织如何使用和管理其数据资源以支持其业务目标的计划。它是整体企业战略的关键要素，因为数据在现代企业的运营和成功中发挥着核心作用。企业范围的数据战略旨在为组织内的职能、部门和区域数据战略提供框架。这意味着它旨在成为一种广泛的总体方法，指导整个组织的数据使用，而不是专注于特定的业务部门或职能。广泛利益相关者(包括业务领导者、IT 专业人员和数据专家)合作制定数据战略。它的设计目的应该是帮助组织中的每个人以负责任的方式从数据中提供更多价值。这意味着它应该阐述组织对数据驱动转型的愿景，根据组织的价值观定义结果和数据原则，并确定数据行动的初始优先级。同样重要的是要注意，数据战略与“数字战略”或“创新战略”不同。虽然数据可能在流程和服务的数字化或新想法的实施中发挥作用，但数据战略特别关注数据如何将数据作为新资产进行管理;以及如何使用数据来支持组织的业务目标和目的。它也不是“ICT 战略”或“新技术战略”，而是组织内更好的数据行动的指南。

总之，数据战略是整体企业战略的重要组成部分，其设计应旨在帮助组织中的每个人以负责任的方式从数据中获取更多价值。它不是数字战略、创新战略、ICT 战略或新技术战略，而是组织内更好的数据行动的指南。因此，仔细定义数据战略的范围非常重要，以确保其与组织的业务目标和目标正确一致，并能够有效支持整个组织的数据需求。

长期以来，数据一直被视为企业的宝贵资产，但过去它通常被视为 IT、财务和其他运营专家的领域。然而，如今，数据和分析的使用已在整个组织中变得普遍，几乎影响到我们所做的一切。

这种转变需要一套新的分析和数据管理功能，并得到人员和文化、治理、合作伙伴关系和技术等推动因素的支持。不仅仅是 IT 团队需要参与这一转型，整个组织都必须参与其中，才能充分利用数据的价值。

为了成功驾驭这一转型，企业将需要开发新的分析能力，例如从预测模型中获取见解的能力，并提高数据管理能力以集成来自多个来源的数据。这些能力不仅将改善当前的运营，还将在未来塑造新的创新产品和服务。

向数据驱动型组织的转变需要复杂的转变，而这种转变是由认识到数据是共享战略资产所驱动的。它还需要在捕捉机遇、应对挑战和解决未来复杂任务方面具有战略纪律。随着我们不断看到数据在商业世界中的作用不断扩大，很明显，每个人都需要参与这一转变才能保持竞争力。因此，现在是组织将数据和分析作为其成功不可或缺的一部分的时候了。

二 、数据战略的内容

无论组织或行业如何，这些战略始终包含许多相似的要素。基于此分析，我们开发了此参考数据战略模型，以结构化方式将这些常见构建块组合在一起。此参考数据战略提供了一个核心基础，可以根据组织的具体需求和目标开发定制数据战略。那么，数据战略通常包括哪些内容?在我们的参考数据战略中，我们将以下元素确定为基本构建块：

行动的触发点或需求：在开始制定数据战略之前，确定这样做的需求或触发点非常重要。这可能是一项业务挑战、以新方式利用数据的机会或监管要求等。

愿景：数据战略应清楚地阐明组织数据工作的愿景和期望结果。这一愿景应与总体业务目标保持一致，并提供如何使用数据来实现这些目标的路线图。

数据原则：数据战略应定义塑造组织数据工作的指导原则。这些原则可能包括数据质量、隐私、安全、可访问性和数据的道德使用等。

预期成果：除了总体愿景之外，数据战略还应定义组织期望通过其数据工作实现的具体的、可衡量的成果。这些结果可能与提高效率、改进决策、新的收入来源、更好的数据访问和共享或强大的数据保护、隐私和数据道德等相关。

业务数据用例：数据战略应确定将使用数据的特定业务领域以及将利用数据的特定目的。这可能包括数据质量改进、客户细分、供应链优化或风险管理等。数据用例是战略的核心，它们指导执行并带来焦点。

数据管理和数据分析所需的能力：数据战略应概述组织需要开发的能力，以便有效地管理和使用其数据。这可能包括数据治理流程、数据基础设施以及分析工具和技术等。

构建这些功能的推动因素：为了开发必要的功能，数据战略应确定所需的推动因素。这些可能包括人员和文化、数据治理、技术投资或与外部组织的合作伙伴关系等。

规定路线图：最后，数据战略应该为组织如何从当前状态转变为期望的未来状态提供清晰且可操作的路线图。该路线图应概述实现愿景和预期成果所需的具体步骤和里程碑。

在这一部分中，我们将深入探讨数据战略的基本要素：行动需求、愿景、预期结果和数据原则。

触发因素或需要采取行动

数据战略不是“又一个企业文件”，它是组织董事会批准的参照文件，包含组织如何使用数据产生价值或数据货币化的计划;以及组织如何管理数据以产生价值。这意味着在开始这一漫长的旅程之前，应该明确需要采取行动为组织设计全面的数据战略。这种需求可能会注意到，组织在未来几年的成功将取决于有效管理、使用和共享数据的能力，但目前您还没有完全准备好将数据视为可以创造最佳绩效的共享战略资产。还可以注意到，由于许多同事创建、管理和使用数据的能力，他们已经能够做出更好的决策并为客户和组织提供服务，但这些努力往往是孤立的且影响有限。需要采取行动的另一个触发点是，观察到数据在特定业务部门或职能部门内经常出于单一目的而获取、存储和使用，并且由于缺乏对其对他人的潜在价值的认识或犹豫是否要使用这些数据，访问可能会很困难。除了这些挑战示例之外，数据管理实践的不均衡以及质量差距也可能限制负责任地利用高级分析并产生新风险的能力。您可能还希望未来采用一种集成的、全组织范围的方法，通过数据共享和互操作性实现更大的协同作用，鼓励开放和学习，并促进采用通用标准和最佳实践。在这个拐点上，可能缺乏数据文化、技能和能力，可能会导致决策、策略、资源分配和影响不佳。

采取行动的另一个触发因素可能是技术环境不足，这阻碍了同事和合作伙伴收集、发现和访问他们所需的数据。缺乏横向治理可能会造成数据孤岛、阻碍协作并损害数据质量和使用。个人数据保护和隐私原则的部分实施，加上新技术，可能会带来新的风险。有限的系统集成会在我们的组织内部和整个组织内产生重复、错误和额外的工作。缺乏必要的数据管理能力来收集、建模、集成和使用来自不同来源的数据也是需要采取行动的标志。如果您在组织中观察到此类问题，那么很明显您需要采取紧急行动来设计全面的数据战略来应对这些挑战，并使您能够充分利用数据的力量来推动成功。

数据愿景

拥有数据愿景很重要，因为它有助于确定组织数据工作的方向和目的。这不仅仅是收集和存储数据，而是利用数据做出明智的决策并推动影响和价值。清晰的愿景可以帮助组织中的每个人参与构建真正的数据驱动的文化和生态系统，充分利用数据的潜力。要创建数据愿景，重要的是要考虑组织的目标以及数据如何支持和增强这些目标。这可能涉及确定可以增加价值并帮助组织学习的关键用例，并制定实现这些目标的策略。让整个组织的利益相关者参与也很重要，因为他们可以就如何使用数据使组织及其客户受益提供有价值的见解和观点。

最终，数据愿景应该充满力量，并与组织的整体使命和价值观保持一致。它应该定义组织利用数据驱动洞察力、影响力和价值的雄心，并概述实现该雄心的路线图。通过专注于增加价值并帮助组织学习的用例，组织可以逐步接近其愿景，并随着时间的推移不断发展和改进其数据战略。视觉的一个例子如下：

“ 在构建一个能够最大限度地发挥数据价值的整个“组织”数据生态系统的过程中，我们释放了自己的全部潜力：我们授权我们的同事通过访问可靠的数据来推动以数据为中心的见解和行动，这可以帮助我们的客户每天蓬勃发展以及各个方面。”

数据战略的预期成果

概述数据战略的预期结果很重要，因为它有助于确保组织明确其目标，并可以衡量实现这些目标的进度。预期成果为组织提供了可遵循的路线图，并有助于协调不同团队和部门的努力以实现共同目标。数据战略的预期成果的例子可能包括在数据驱动的组织中具有影响力的更强大的跨服务决策和思想领导力、跨内部和外部生态系统的更多数据访问和共享、强大的数据保护、隐私和数据道德，改进治理和组织，以培养数据质量和协作，提高企业和部门级别的计划、运营和管理效率，提高整个组织资源和结果的透明度，并为所有利益相关者创建新的数据驱动服务数据和新技术的使用。为了根据组织的具体情况创建一组预期结果，首先了解组织在数据方面的当前能力、优势和劣势非常重要。这可以通过内部评估、利益相关者协商和针对类似组织的基准测试相结合来完成。基于这种理解，组织可以设定与其总体愿景和使命相一致的具体、可衡量、可实现、相关且有时限的目标。例如，组织可能会设定一个目标，通过实施新的数据治理政策和投资新技术来促进数据共享，从而改善内部和外部生态系统的数据访问和共享。通过概述这些预期结果并设定明确的目标，组织可以跟踪其进展并根据需要对其数据战略进行必要的调整。

数据原则

数据原则是一组指导方针，概述了组织内与数据相关的价值观、目标和期望。它们有助于确保以负责任、道德和有效的方式使用数据，并为与数据相关的决策提供框架。组织可能考虑的一些关键数据原则包括：

将数据和信息视为共享战略资产，并至少按照与其他公认有形和无形资产相同的原则对待它们。

力求卓越并持续改进如何从数据中为组织和组织所服务的人员生成价值。

确保以任何形式、以任何方式处理的个人数据的保护和隐私，并在处理弱势或边缘化个人或群体的数据时保持谨慎。

使用数据来增强人类决策，而不是完全取代它，并为组织的使命做出积极贡献。

确保数据使用负责任、公正，并尊重、保护和促进个人和组织的权利。这包括消除偏见，不基于性别、种族或宗教等因素进行歧视。

制定数据治理，以明确数据角色、责任、标准和政策，并确保数据资产、见解和行动的责任。

通过确保我们的输出可理解和可追踪，以透明的方式管理我们的数据和分析产品。

不容忍数据囤积。数据属于组织(或托管)，而不属于团队或个人。默认情况下，除非有充分的理由对其保密，否则根据商定的数据政策标准，数据可以公开地供同事使用。

在各个级别分配数据管理员，以培养数据资产的质量、访问、使用、保护和其他责任。

确保我们的数据安全及其使用安全。

尽可能使用通用标准对库存中的数据资产进行编目、描述和分类，以便随时轻松获取其特征、价值和敏感性。

确保每个人都优化数据的使用和理解，数据专家优化数据的可用性和实用性，技术经理与每个人在数据可访问性、保护和安全性方面进行协作。

通过遵守这些原则，组织可以确保他们以符合其价值观和目标的方式使用数据，并且在处理数据时负责任且符合道德。

三 、业务场景和实施

数据战略的核心：业务用例。

数据战略的核心是一个简单的想法，即我们必须投资数据和分析能力，不是为了数据和分析能力本身，而是为了为组织和利益相关者提供价值并解决实际问题。成功的数据战略的关键要素之一是业务用例的使用。原因如下：

首先也是最重要的，业务用例有助于确保数据战略专注于业务的需求和目标。通过定义数据战略应支持的特定业务目标，可以确保投资的数据功能与组织相关且有价值。这有助于建立对数据战略的认可和支持，从而增加成功的可能性。

业务用例重要的另一个原因是它们有助于让不同的利益相关者参与数据战略流程。通过让不同的部门和团队参与业务用例的定义和优先级排序，可以确保数据战略与整个组织的需求保持一致。这有助于建立数据战略的主人翁意识和承诺感，这对于数据战略的成功至关重要。

此外，业务用例可以充当将不同数据功能粘合在一起的粘合剂。通过使数据战略与特定业务用例保持一致，您可以确保不同的数据功能相互集成和一致。这有助于确保数据战略具有凝聚力并支持整个业务的需求。

最后，业务用例对于确保数据战略所需的支持和资源至关重要。通过特定的业务用例向企业展示数据战略的价值，可以获得业务领导者的赞助和支持。这对于任何数据战略的成功都至关重要。

业务用例是成功数据战略的关键要素。通过使数据战略与特定的业务目标保持一致，可以确保数据战略专注于为业务提供价值，并得到整个组织的接受和支持。因此，如果您想确保数据战略的成功，请务必将业务用例纳入规划流程中。

让我们使用用例组合

要创建用例组合，请要求每个团队、职能部门或企业使用商定的框架来组装“数据操作组合”，以识别和交付以数据为中心的产品、项目或计划。团队可以按照以下步骤构建他们的用例组合：

根据整个组织的优先事项、内部和外部利益相关者的信息，明确关键优先事项，从而明确优先事项。

深入研究每个优先事项内的成果领域，例如效率、有效性、问责制、透明度、能力、跨组织协作、简化和协调。

通过调查、用例目录、经验教训、头脑风暴和业务能力收集想法来识别用例。

通过对总潜在价值与风险进行评分来评估用例。考虑决策质量、财务影响、客户满意度、风险合规性影响、潜在价值紧迫性、数据熟练程度、数据质量、治理挑战、变更管理需求、技术差距/中断、数据隐私、保护、道德等因素，以及风险的资金需求。

通过按净值对所有用例进行排名来评估用例组合，并根据战略优先级和总资金进行映射。考虑用例的净值、战略优先级和可用资金。

通过执行这些步骤，可以创建根据组织的需求和目标量身定制的用例组合，并最大限度地提高数据战略的价值。

为了提供这些业务数据用例，我们需要新的“能力”来管理和分析对组织提出挑战的数据。每个用例不仅是增加价值的机会，也是学习和重新调整的机会。然而，新的能力不会自行出现。它们需要您必须刻意培育的“推动因素”：人员和文化的支持、更好的数据治理和战略监督、更强有力的合作伙伴关系和技术变革。

四 、人员和文化

我们从设计和实施数据战略的经验和分析中得出的关键见解之一是推动因素在帮助组织培养数据和分析能力方面的重要性。但这些推动因素到底是什么?它们如何为数据战略的整体成功做出贡献?让我们仔细看看。

首先，人员和文化是任何成功数据战略的关键推动因素。如果没有技术熟练且积极主动的个人的坚实基础，几乎不可能有效地收集、管理和分析数据。创建重视数据素养并鼓励持续学习的文化是培养数据专家团队的关键。

数据治理和战略监督也是至关重要的推动因素，有助于确保以一致且合乎道德的方式收集、存储和使用数据。这包括建立明确的角色和职责，以及定义数据管理和访问的政策和程序。

技术和工具是组织能够快速高效地存储、处理和分析大量数据的重要推动因素。从数据存储和集成平台，到可视化和报告工具，正确的技术可以在帮助组织做出数据驱动的决策方面发挥重要作用。

最后，与外部组织的合作也可以成为强大的推动者，提供额外的专业知识、资源和见解。无论是与学术机构合作、与行业领导者合作，还是与专业咨询公司合作，合作伙伴关系都可以帮助组织利用新的数据源并扩大其数据工作的范围和影响。让我们更详细地讨论第一个推动因素。

人文与文化

人员和文化是数据战略成功的关键推动因素。对于希望通过洞察力、影响力和价值支持同事、人员和整个组织的组织来说，建立适当的技能、人才和文化以在任何地方使用数据至关重要。

培养合适的人才和文化来支持数据战略的关键方法之一是倡导一种默认重视开放和共享的文化。这意味着鼓励一种自由、公开地共享数据、同事们可以轻松提出问题和寻求新见解的文化。通过培育开放和共享的文化，组织可以创建一个可以充分利用数据潜力的环境，让同事可以更有效地协作以发现新的见解并产生影响。

建立合适的人才和文化来支持数据战略的另一种方法是培养和留住数据人才。数据对于任何组织来说都是宝贵的资产，吸引和留住顶尖数据人才对于成功至关重要。这意味着投资培训和发展计划，帮助培养数据专业人员的技能和专业知识，并创造一个支持数据专业人员及其工作的环境。

除了促进开放文化和留住数据人才之外，建立合适的人员和文化还可以涉及采用支持更好协作的敏捷组织模型。这意味着采用敏捷方法和工作方式，以实现更大的灵活性和适应性，并鼓励团队合作和协作。通过采用敏捷模型，组织可以培养协作和持续改进的文化，这有助于推动数据驱动计划取得更好的成果。

最后，建立合适的人员和文化可以包括积极培养整个组织的数据悟性。这意味着投资培训和发展计划，帮助培养所有同事而不仅仅是数据专业人员的数据技能和专业知识。通过在整个组织中培养数据精通能力，组织可以创建一种文化，让每个人都重视和有效使用数据，并且每个人都能够为数据驱动的计划做出贡献。

关键概念解释

当组织开始数据驱动转型时，重要的是要记住，组织中每个地方的每个人的参与是成功数据战略的核心。虽然尝试和错误可能是过程中自然的一部分，但组织也可以从其他人吸取的经验教训中受益。为了在这一过程中真正取得成功，他们必须在政策、项目、运营和管理方面的所有角色(从初级到高级)中建立“人员能力”，以提高数据悟性。这意味着组织中的每个人都将负责更有效地使用数据，以获得洞察力、影响力和价值。数据能力和经验应该是所有角色的关键部分，并且数据和分析方面的培训对所有人来说都是必要的。为了支持这种调整，雄心勃勃的组织正在考虑任命首席数据官和数据保护官。这些角色将负责连接用例、推动者和功能，并支持策略、治理、数据素养、数据架构和用例管理。成功的组织还需要专门的数据角色，例如数据工程师、数据分析师和数据科学家。数据工程师将负责准备数据以便其他人可以使用它，而数据分析师将提供更复杂的分析产品。另一方面，数据科学家将使用复杂的模型、统计、算法、人工智能和可视化方法从数据中提取深刻的见解。

最后，要真正培育数据驱动的文化，组织必须具有好奇心、开放性、卓越性，并始终努力通过洞察力、影响力和价值为人员和组织创造价值。这意味着跨职能工作将成为组织 DNA 的关键部分，因为他们认识到成功是一项团队运动，必须学会根据手头的任务汇集正确的经验和技能。

为了促进进步，成功的组织通常使用混合组织模式，其中卓越中心与分散的团队合作以实现最佳结果。通过培育这些卓越中心并组建具有一系列主题专业知识、数据和分析技能以及技术技能的跨职能团队，他们可以真正培育数据驱动的文化并推动有意义的变革。

五 、数据治理和监督

您是否曾经在高速公路上开车，猛踩油门，感觉风吹过头发?尽管感觉令人兴奋，但重要的是要记住，汽车上的刹车有一个至关重要的目的——它们可以让你开得更快。想想看，如果没有刹车，你将不断受到重力和物理定律的摆布，无法控制你的速度或轨迹。同样，数据治理可以作为组织数据战略的刹车。就像刹车可以让您充满信心和控制地在开阔的道路上行驶一样，数据治理可以让您做出明智的决策并利用数据承担经过计算的风险。它为数据战略提供了明确的方向和支持，确保组织中的每个人都能够将数据用作战略资产来驱动洞察力、影响力和价值。但数据治理不仅仅是踩刹车。它还支持组织各个层面的行动，促进对数据管理和使用方式的问责和责任。通过将数据作为战略资产进行专业管理，每个团队和部门都能够最大限度地发挥其价值，并为组织的整体成功做出贡献。因此，下次踩油门时，请记住刹车与油门一样重要。如果没有适当的数据治理，您可能会发现自己失去控制。但有了可靠的数据治理策略，您将能够自信轻松地应对数据环境的曲折变化。

如何构建数据治理和战略监督框架

数据治理涉及人员、流程和技术的编排，以确保基于企业或部门级别的原则和政策以负责任的方式使用和管理数据。数据治理的关键概念之一是数据管理的理念，它涉及促进数据的最佳使用而不是囤积数据。这意味着放弃个人“数据所有权”的概念，并拥抱数据管理共同责任的文化。

为了实现这一目标，组织可以建立治理结构，为管理组织提供清晰一致的框架，确保其与其使命和目标保持一致，并确保其以透明和道德的方式运作。它还有助于确保组织能够响应利益相关者的需求，包括股东、员工、客户和更广泛的社区。设计治理结构的方法有很多种，具体方法取决于组织的规模、复杂性和目标。治理结构的一些常见要素包括

行政领导：这包括首席执行官和负责组织日常管理的其他高层管理人员。

咨询委员会或理事会：这些个人团体就特定问题或专业领域向董事会或执行领导层提供指导和建议。

政策和程序：这些是书面指南，概述了组织将如何运作和做出决策。它们可能包括财务管理、风险管理、合规性和其他领域的规则。

问责和监督机制：这些是为确保组织有效运营并遵守法律法规而制定的工具和流程。它们可能包括审计、绩效审查和报告要求。

数据治理委员会：由高级管理人员组成，帮助制定政策、确定资源优先级、策划主要用例并解决问题。此外，可能会创建一个顶级数据战略小组来监督优先事项和战略。

此外，业务流程所有者可能是此结构的一部分，因为他们应该概述使其流程数据驱动所需的数据集。技术经理也是这种治理结构的自然组成部分，因为他们是该治理结构的核心推动者之一

避免“一刀切”的治理方法

避免采用一刀切的数据治理方法非常重要，因为不同类型的数据治理可能更适合组织内的不同情况和职能。通过考虑组织的特定需求和目标并选择适当的数据治理类型，组织可以更好地管理风险并实现其期望的结果。

例如，敏捷性重点数据治理方法可能适合使用数据进行管理信息、战略和计划监控，以及重点关注增加价值和授权的创新功能。此类数据治理的决策通常基于原则、能力、政策和标准。另一方面，注重成果的数据治理方法可能更适合将数据用于管理信息、运营和计划功能，其中重点是实现特定成果。这种方法是平衡风险的，通常涉及基于规则、政策、标准和原则的决策。此类数据治理的决策通常基于原则、政策和标准。另一方面，控制重点数据治理通常用于防御性操作和法律职能，其重点是命令和控制以及风险管理的合规性。可能受益于以控制为中心的数据治理方法的举措示例包括将敏感数据用于人工智能目的、会计和数据保护的举措。此类数据治理的决策通常基于规则、策略和标准。

确保数据治理能够创造价值

请记住，数据治理扮演着让您加速的角色。因此，在启动治理计划时，请务必将此信息传达给利益相关者。数据治理通过启用几个关键要素为组织创造价值：

人员和文化：数据治理涉及在组织内建立数据驱动决策的文化。这包括培训员工如何负责任地使用数据，以及建立管理和使用数据的明确角色和职责。通过创建重视数据的文化，组织可以培养更多数据驱动的决策方法，从而带来更好的结果和更高的绩效。

数据质量：数据治理的主要好处之一是提高数据质量。通过建立明确的收集、存储和使用数据的政策和程序，组织可以减少错误并确保他们使用的数据准确可靠。这对于做出明智的决策以及确保数据驱动的流程和系统有效运行至关重要。

政策、标准、指南：数据治理涉及建立明确的政策、标准和指南来管理组织内的数据。这包括定义数据的收集、存储和使用方式，以及建立数据访问和安全协议。这些政策和准则有助于确保数据得到负责任且合乎道德的使用，并防止未经授权的访问或滥用。

技术：数据治理还涉及使用技术来支持数据的管理和使用。这可以包括数据管理工具，例如数据仓库和数据湖，以及数据分析和可视化工具。通过利用正确的技术，组织可以更好地管理和分析其数据，从而做出更明智的决策并提高绩效。

数据保护和隐私;伦理;安全性：数据治理对于保护数据的隐私和安全也至关重要。这包括制定明确的政策和程序来保护个人数据，以及确保数据的使用符合道德规范并符合相关法律法规。通过优先考虑数据保护和隐私，组织可以与客户和利益相关者建立信任，并避免法律和声誉风险。

合作伙伴关系：最后，数据治理还可以通过建立伙伴关系和协作来创造价值。通过制定与外部合作伙伴共享数据的明确政策和程序，组织可以释放新的协作和创新机会。这可以包括与研究合作伙伴共享数据，或与外部组织合作开发新产品或服务。

六、 技术

术是数据战略的关键推动因素，因为它提供了有效获取、管理、共享、分析和治理数据所需的工具和基础设施。各个组织对更好的数据管理工具的需求不断增加，技术必须不断发展才能支持所有用户的多样化需求。这包括需要自助分析功能的 IT 专家和非技术用户。

构建更强大的工具集

为了构建更强大的工具集，组织需要开发数据管理、分析和治理方面的能力。数据管理工具，例如数据共享和发布应用程序、数据集成和质量工具、元数据管理解决方案以及数据库和数据湖系统，可确保数据流向每个用例并得到有效管理。分析工具支持一系列用例，包括传统的企业报告、自助数据准备和可视化以及高级数据建模和模拟。治理工具(包括主数据管理、访问策略控制和数据管理解决方案)可确保数据得到适当使用和管理。

赋能不同用户类型

为不同的用户类型(包括数据消费者、探索者、专家和创新者)提供支持对于确保数据战略满足所有利益相关者的需求至关重要。这需要为每个群体提供必要的工具和基础设施，以便以最有效的方式访问和使用数据。

总体而言，技术对于实现成功的数据战略至关重要，因为它提供了有效获取、管理、共享、分析和治理数据所需的工具和基础设施。通过构建更强大的工具集，组织可以有效地支持所有利益相关者的多样化数据需求。