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[理论框架] 数据成熟度评估:数据治理的成功之道

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发表于 2019-9-18 20:16:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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来源:Informatica数据集成

“成熟度评估可帮企业认识到数据治理的重要性。企业可以通过了解数据对企业和品牌、客户忠诚度、为企业带来的价值等产生的影响,衡量数据的价值。”——First San Francisco Partners 公司管理合伙人兼创始人Kelle O'Neal

  KelleO'Neal作为商业和 IT咨询公司FirstSan Francisco Partners的管理合伙人兼创始人,能够帮助企业认识到企业信息管理,以及大数据战略的重要性。最近,她与Informatica就数据治理成熟度评估问题进行了探讨,并介绍了免费自我评估工具的优势,以及需要专家协助的几种情形。最为重要的是,她还介绍了如何实施数据评估。

Q:企业为何应进行数据治理成熟度评估?

  Kelle O'Neal:成熟度评估可以帮助企业认识到数据治理的重要性。企业可以通过了解数据对企业和品牌、客户忠诚度、为企业带来的价值等产生的影响,来衡量数据的价值。企业还可以将数据治理成熟度与数据价值直接联系起来。例如,如果提高了成熟度,则数据价值也会提高,进而会提高品牌的价值。

问:成熟度评估最佳实践是什么?

  Kelle O'Neal:企业应该对人员、流程和技术进行方位全评估,而不仅仅是评估技术的使用或采用情况。

  不仅要评估方案的内容,还要评估方案所产生的影响。成熟度级别提高之后,对内容本身并无任何影响。
为每种评估类别提供标准,这些标准实际上就是让企业变得更加成熟的标准。企业必须能够利用该成熟度评估制定行动计划。
问:自我评估工具与咨询服务有何区别?
Kelle O'Neal:首先,最好能够使用自我评估工具来进行评估。但是,完成评估的人员越少,可能出现的偏差也就越大。通过有效的第三方咨询评估,可以询问一些问题来尝试消除这种偏差,并努力覆盖更多职能部门。此外,大多数第三方解决方案都会考虑行业情况,但并非所有自我评估工具都能做到这一点。聘用第三方顾问可以帮助企业评估从自我评估中获得见解的质量,并对结果进行验证。
问:信息负责人如何才能在其部门中将这些知识转化为实践?
Kelle O'Neal:首先查看公司内部员工的级别和职能。然后召集大量相关人员完成同一自我评估,并对结果进行比较。企业需要获得不同职能部门和多层次的观点。例如,包括财务、销售、营销和产品管理,以及初级、高级不同的行政级别。
  问问自己为何要进行此次评估。这样可以帮助确定偏差并客观地表述评估的目的和结果。评估的偏差越大,其价值也就越低。
当企业意识到已从数据治理中获得最大价值后,企业其他人员会不知不觉地受到影响。目标正在于此,因为它表明数据治理已经成为一项核心能力。

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