透视数据治理:企业如何衡量数据治理的效果?

news2024/9/19 10:49:48

在企业运营中,各个业务部门的成功与否都是直观且易于量化的,像销售部门卖了多少产品又为企业带来多少盈利,这些都能用具体的数字来说话。但当谈到数据治理的成效时,许多企业与决策者却感到迷茫。

数据治理的重要性不言而喻,但其成效却常常隐藏在数据的质量、安全性、合规性之后,难以直接用数字来衡量。为了更清晰地展现数据治理的价值,我们需要打破传统的量化难题,建立一套科学、合理的数据治理指标来衡量其成效。软信总结归纳了四大关键指标,旨在帮助企业更轻松地衡量数据治理计划的成功与否。

数据治理指标,作为数据治理效果的量化评估标准,其核心价值在于:

  • 向关键利益相关方证明数据治理的业务优势
  • 获得高层的支持与认同
  • 掌握数据治理计划的实施情况
  • 确定数据治理中需要改进的地方

一些常见的数据治理指标包括:

1、数据质量指标

数据准确性:将数据样本与可信来源进行比较,计算样本中准确数据的占比,从而衡量数据的准确性。

数据完整性:根据组织确定的标准和要求,检查数据样本中缺失的信息(如地址、联系方式等)。

数据一致性:评估来自不同数据源(部门与部门之间、文件与文件之间)的数据一致性,如业务含义、质量规则是否一致。

数据及时性:关注数据更新的速度,确保数据反映最新情况。

数据唯一性:确保数据在数据表中的唯一存在,通过发现是否存在多少副本以及它们的位置来衡量数据唯一性,避免冗余。

2、数据安全指标

数据加密:衡量敏感数据加密的百分比,防止未经授权的访问。

数据泄露事件:记录数据泄露事件的数量。

用户访问监控:监控访问日志和用户活动,以确保只有授权用户能够访问敏感数据,并可用于识别潜在的安全风险。

3、数据合规指标

数据访问控制:监控访问控制的有效性,以确保只有授权个人可以访问个人和敏感数据。

监管合规:衡量组织对数据隐私法规的遵守情况,如 GDPR 、《中华人民共和国个人信息保护法》,降低法律风险。

数据保留:根据法律要求或企业政策要求,某些数据必须存储一定时间。这被称为数据保留,对这一指标进行监控以确保数据在必要的时间段内保存。

4、其他数据治理指标

数据可用性百分比:评估关键数据资产可供使用的比例。关注这一指标,有助于确保数据在需要时可访问,从而保证业务的连续性。

  • 如何衡量:数据源或系统的总正常运行时间除以总时间(通常以月或年为单位测量)。

数据资产的使用和采用率:业务部门、团队一段时间内对数据资产的使用情况,该指标主要评估数据治理策略在促进数据驱动文化方面的有效性。

  • 如何衡量:盘点可用数据资产总数,并统计部门实际访问的数据资产数或查询数,计算其占数据资产总数的百分比,以评估数据使用率。还可以跟踪谁在使用,谁没有使用。为此可以使用数据血缘工具。

数据事件发生率:数据事件包括数据丢失、数据泄露、数据不准确事件以及对组织产生负面影响的其他数据事件。发生率越低代表数据准确、数据安全性更好。

  • 如何衡量:统计基于指定时间段内发生的事件数量。

数据符合组织的标准:数据符合既定标准或格式的比例。统一数据标准便于组织使用数据。

  • 如何衡量:对数据集进行审计或使用自动检查,来发现和识别不符合要求的数据。

数据治理培训和意识水平:评估员工对数据治理政策、实践培训等的了解程度,确保数据治理理念深入人心。

  • 如何衡量:对员工进行调查,监测完成数据治理培训的员工百分比,或跟踪测验分数。

一个成功的数据治理计划离不开精准的指标衡量和持续的优化改进。企业应高度重视数据治理工作,通过跟踪关键指标,全面评估治理成效,及时发现并解决问题,推动数据治理体系不断完善。

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