資料管理經常犯的7個錯誤

1.將數據管理作為技術項目對待。

資料管理方案，並非一成不變的技術性工程，而是需要靈活調整。換句話說，與數據治理有關的政策制定不應該是簡單的計劃，也不應該是項目發布。由於不能跟上不斷變化的數據治理策略，最終結果必然會失敗。

再者，不合理的數據治理策略，會妨礙企業業務的正常發展，導致各部門只能依靠自身力量，自行解決。

反過來說，良好的數據治理策略，將有助於商業。例如：有些企業可以采用過程管理的方式，來處理現金流。雇員們說這是完全可以接受的，因為他們非常清楚保證現金流動的重要性。

假如說數據是企業需要保護的重要資產，那么對其進行評估，收集並保存一定的數據量和數據類型，是一項艱巨的任務。良好的數據管理能夠帶來很大的經濟價值;而且，如果僅僅是一味地存儲數據，不衡量好數據的好壞，將會造成巨大的資源浪費。

2.忽略與集團領導和業務層面有效的溝通。

資料管理是一種全面的計劃，屬於企業級。計劃開始時，應提前和業務部門進行溝通，達成共識，避免出現指導性錯誤。

與獲得企業領導和整個商業部門認可的IT部門一樣重要，數據治理不應被看作是“寵兒”。為保證數據治理努力的可擴展性和可持續性發展，CIO應該在制定數據治理計劃之前，明確商業目標，重視價值成果，並關注生產力能力的提高idd001收費表。

3.沒有把數據真正的所有者納入數據治理進程。

許多數據治理項目最終都失敗了，最大的錯誤就是在項目中沒有得到真實的數據擁有者的認可和支持。

要認識到進行數據治理的企業或組織並不一定擁有並使用這些數據，而僅僅是作為數據管理人員。因此，找出那些真正擁有或使用數據的人，並讓他們了解數據治理的計劃和好處，是一個主要挑戰。

資料管理是一項自上而下的工作，只有得到全鏈條的支持，才能最終取得實效。相反，如果這段時間有一方反對，則表明數據管理方面的工作需要繼續改善。

數據管理員可以輕松地購買一種平台來將數據分類或管理，但是如果您希望改變數據結構或清理無用的數據，請確保得到真正的數據所有者的支持。

4.沒有重視各種規章和准則。

資料保護影響評估(GDpR)與隱私影響評估(pIA)結合在一起，是了解、收集和使用數據以及如何聯系與數據處理有關的人、內容、時間、地點、原因和方式的最有效手段。

有些企業不能按照DpIA/pIA的要求對數據進行處理，就會失去數據保護能力，而且由於使用未授權數據，包括將面臨嚴厲的監管處罰。

5.基礎技術能力不足。

很多IT領導經常犯一個嚴重的錯誤，即在缺乏底層技術支持能力的情況下引入數據治理戰略。

若您將本地集中化體系結構中的數據遷移到雲平台，但沒有雲平台管理能力，業務團隊必須自己想辦法，用自己的方法來管理數據。很明顯，如果沒有最好的准備，冒然上雲的數據將使數據治理團隊陷入被動。

而是說，如果我們在決定進行數據治理之前，制定一套完整的戰略，讓每個人都能在同一個計劃下，通過有效的工具和平台對數據進行管理和利用，那一定會事半功倍。

6.綜合培訓制度尚未建立。

若無相關的政策指導，進一步完善和鞏固數據治理結果，鼓勵員工使用新的數據共享平台，最終的數據治理工作仍將失敗。

我們建議數據管理平台投入使用之前，對所有員工進行培訓，以避免員工無意識地使用未授權數據或應用程序。

在將具體的信息標准化之前，數據管理團隊還要盡可能地傾聽員工的聲音，了解他們的需求，並決定什么信息或哪個協作工具更為重要。此外，還可以通過有效的工具，控制敏感信息的泄漏，最大限度地保證數據安全。

7.沒有指定項目責任人。

開發數據治理策略時，應該明確具體的項目負責人，並由該負責人與業務高層深入溝通，互相合作，最終敲定方案。

與此同時，數據治理主管應定期召開會議，並與IT部門及公司高級管理層進行溝通，不斷優化和調整數據治理方案。

總而言之，數據治理策略很重要，並且需要精心設計。若不進行統一規劃，各業務單位發展自己的業務系統，最終失去數據治理的意義。特別是隨著時間的推移，應用越來越多，數據量越來越大，如果數據格式不統一，那么後期的管理肯定會越來越複雜。