数据挖掘与社交媒体结合产生价值
数据治理构架层面的人员致力于技能和责任,而组织协调层面则侧重于各级部门之间的工作关系。在开始数据治理之旅时,很多企业在企业现有构架内实现决策责任、资源分配和职责分配,当然,早期的商业价值和企业动力都以这样的方式传递。但是,要真正把数据治理看作一个整体,努力为跨企业的多个部门带来利益时, 目前你的组织结构势必要去适应它。
在定义一个理想的组织结构,以支持您的数据治理目标时,需要解决的问题包括:
谁将成为执行发起人?最佳的执行人将是非常资深的CXO级别的高管层,他们的职责跨职能、业务、应用和区域筒仓(指区域办事处或国际化经营而出现的各国代表处)。
需要建立一个执行筹划指导委员会吗?对于任何一个拥有几千名以上员工或者超过10亿美元收入的企业来讲,这是非常普遍的,并且也是最好的方法,组成一个执行筹划指导委员会或者理事会,以支持和推动跨职能的决策、确定优先次序、资源和变更管理。这个执行筹划指导委员会当然要包括执行发起人、相关的业务和IT领导层,以及数据治理项目的管理者,他们将帮助企业确定可操作的议程安排--一般需要在每个月、每两个月或者每季度举办一次会议。
谁是业务数据的持有者?每条业务线、每个职能小组、每个地区都有不同的优先权,
业务流程、决策、相互合作尤为关键,从而支持他们的关键性能指标(KPIs),以实现KPIs为目标的业务管理者,必须接受角色问责来确保数据支持能够满足需求。
什么是政策和数据冲突的升级路径?谁将会是参与者,以缓和异常的数据质量或安全原则、相关规则以及标准?举例而言,如果你为客户确定了数据获取原则,则需要含有完整姓名、地址、电话或电子邮件以联系客户。当你收购了一家公司,并试图整合客户数据库中大量丢失的信息时会发生什么?谁来决定该去做什么?
过程又是怎样的?
数据管理员是全职还是兼职?找到一个合适的数据管理员是大多数公司面临的挑战。最好的数据管理员应该是跨业务和IT的顶级行业专家,但是,如果他们已经声名在外,业界对他们的需求会很旺盛,他们可为你工作的时间则会捉襟见肘。所以你会恳求他们去做一个兼职的数据管理员,或者你去聘请一个可以奉献更多时间,但缺乏专业技能的人去做一个全职的数据管理员?这里没有一个正确的答案,但是综合以上的方法,或许会是一个好的战略考量。
数据管理员与执行发起人是直线还是虚线汇报关系?数据管理员直接汇报给执行发起人是不可能的,但是如果他们在一个组织之内呢?除非你打算集中管理你的数据管理工作,许多相关领域专家在组织内按现有业务线、业务职能和地区汇报则是可能的,他们拥有专业知识,与执行发起人和/或数据治理管理者之间也会拥有虚线/虚拟的员工关系。
我强烈建议数据治理管理者利用一个类似RACI或DACI的职责分派矩阵(responsibility assignment matrix),以帮助多方参与者协调并设置一个期望值,这些参与者涉及到数据治理的所有方面 (RACI定义了责任、解释说明、咨询以及了解项目相关进展信息的角色。DACI则提供了类似的框架,并定义了管理者、审批者、提供者、以及了解项目相关进展信息的角色。)。
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