什么是 IT 支持？
什么是数据治理？
每家公司都需要一套框架，以确保其数据在所有企业运营环节中准确、安全且得到有效管理。
这通常需要指定专人来规划和执行数据治理计划，并融入数据这一宝贵资产的存储与共享最佳实践。
继续阅读，您将了解数据治理的基本原则、如何成功实施数据治理计划，以及 Jira Service Management 这类工具如何实现该流程的自动化。
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数据治理的定义
数据治理是一套全面的数据管理框架，能确保数据在归属于某一组织的整个周期内，都得到正确且有效的使用。它覆盖数据的完整生命周期，从数据的收集、存储，到使用与删除。
规范的数据治理需制定并执行相关政策、程序与标准，以此保障数据质量、数据安全与合规性。它能确保数据准确、可获取且受保护，同时将数据滥用或丢失相关的风险降至最低。
完善的数据治理对于采用数据驱动文化进行战略决策的组织至关重要。这是因为完善的数据治理能确保数据始终是一种有价值且可信赖的资源。
为什么数据治理很重要
随着大数据、人工智能的兴起以及监管框架的不断发展，企业已开始管理各类系统中的海量信息。
企业管理数据的首要目的是满足运营需求，同时还需遵守复杂的监管规定与最佳实践。数据治理不善会引发严重后果，包括数据泄露、客户信任流失以及监管处罚。
治理不足导致的典型低效问题包括数据重复、报告不一致，以及错失战略性利用数据的机会。
人工智能支持的服务管理与机器学习技术的快速应用，为这一局面又增加了一层复杂性。这些工具高度依赖规模大且多样的数据集，而数据质量的任何疏漏都可能导致预测不准确、结果存在偏差或出现安全漏洞。
一套完善的数据治理框架能确保人工智能模型所用的数据具备可管理性与可信度。
数据治理的优势
组织通过确保数据得到规范治理，能够在各类业务职能中实现价值最大化。
例如，仅在人力资源业务中，数据治理就能梳理人力资源自动化最佳实践，如确保员工入职工作流的顺畅执行。随着时间推移，这些实践会延伸至整 HRSM 部门，且会得到 Jira 人力资源服务管理这类工具的支持。
如果您的数据治理框架明确了数据的归属权、访问权限和使用，团队就能在需要时随时获取准确的数据。
以下是这类治理框架提升工作效率的具体方式：
提高数据准确性和一致性
数据治理能确保数据在各系统间保持标准化与准确性，从而消除因数据录入不一致或信息过时导致的差异问题。通过为数据收集、存储和维护制定清晰的规则与流程，治理框架能确保数据对所有利益相关者而言，始终具备可靠性与可访问性。
例如，一致的数据治理有助于防止财务报告中的错误，因为各部门使用相同的事实来源。这样可以生成更准确、更及时的财务报表。
改善决策方式
准确、一致且及时的数据能让决策者做出更有把握的选择，减少对直觉或猜测的依赖。通过清晰、有序的数据视图，企业能够更快地发现趋势、识别机遇并应对挑战。企业敏捷性是保持竞争力的先决条件，而这只有在高质量数据可随时获取的前提下才能实现。
合规与风险降低
大多数行业的组织都必须应对各类法规，例如 GDPR、HIPAA，以及规定数据应如何规范管理的行业特定标准。有效的数据治理能引导企业落实这些管控要求与措施，从而实现数据的保护与安全保障。例如，GDPR 要求企业在处理个人数据时，既要保持透明度和问责性，同时也要维护数据隐私。如果企业忽视这些要求，将面临高额罚款的风险。
提高运营效率
良好的数据治理建立在明确规则之上，这些规则决定着数据的访问权限、质量要求及使用方式。通过遵循这些规则，企业能减少错误、避免重复劳动，并确保各团队使用的都是最准确、最新的信息。
例如，通过消除不必要的数据孤岛，团队能够轻松查找和共享数据，从而减少用于搜索或验证信息的时间。自动化的治理流程还能减少数据管理所涉及的人工工作，降低与数据录入、维护和审核相关的成本。这会为整个组织带来更快速的工作流，以及更高效的资源利用。
数据治理的核心原则
有效的治理框架在设计和实施时，必须将完整性、安全性和问责性纳入考量。这些标准为数据质量、相关法规合规性以及透明度奠定了基础。
数据质量与完整性
数据要发挥效用，必须具备完整性、可信度，且在不同系统间保持一致性。数据治理框架必须建立相应流程，以确保数据得到定期清理、验证和更新。
没有高质量的数据，组织可能会基于错误信息做出关键决策，进而导致运营效率低下和错失商业机遇。
数据完整性是良好治理的起点，因为合规性、安全性、分析和报告等其他方面，只有基于可靠资源才能实现。
下游环节中，从产品开发到客户支持的业务运营，完全依赖可靠信息。
数据隐私与安全
随着组织收集和存储大量信息（尤其是个人数据或机密数据），防范潜在的数据泄露变得愈发重要。
关键安全措施包括加密、访问控制和审核日志记录。加密可确保未授权人员无法读取数据，而访问控制则会明确谁有权查看或修改特定数据集。审核日志会记录数据使用历史和修改痕迹，在发生安全事件时提供责任界定依据和可追踪性。
治理措施还应明确如何根据数据的重要性或敏感度对其进行分类。
权责明晰与责任到人
必须指定数据所有者和数据管理者，由他们监督数据的完整性、安全性和可访问性，并确保数据的使用符合组织政策及法律要求。
这些角色应正式分配，并明确其在数据质量、隐私和安全方面的职责。当利益相关者充分了解自身职责后，与数据管理不当相关的问题就能得到快速解决。
遵守法规
组织必须使其数据管理实践符合法律法规要求，以最大限度降低数据泄露、未授权访问及面临处罚的风险。这需要制定内部政策与程序，以确保对更广泛规则的持续监控和执行。一个例子是 GDPR，该条例要求组织保障个人数据安全，并确保个人对其信息拥有控制权。
谁负责数据治理？
回到权责明晰与个人分工的问题，值得注意的是，数据治理必须具备协作性。
由于数据在不同部门和系统之间流转，因此需要 IT 团队与业务主管等各方开展跨职能协作。协同一致的方法有助于避免形成信息孤岛和沟通不畅，这些问题会阻碍数据获取并影响数据质量。
数据所有者、数据管理员与治理委员会在此背景中的交互方式如下：
数据管理员负责管理数据质量，确保跨系统数据的准确性、一致性与可靠性。他们通过建立数据标准、执行数据清洗任务并确保数据治理政策得到遵守，来维护数据的完整性。数据管理员还作为数据使用和访问的主要联络人，在确保数据受到保护的同时，能传递到对应的利益相关者手中。
数据所有者通常是高级领导者或部门负责人，他们负责组织内的特定数据集。他们制定指导数据安全的政策，并确保数据使用符合组织与法规要求。这意味着，数据所有者对确保其管辖范围内的数据得到正确管理负有最终责任。
治理委员会是跨职能团队，负责为数据治理举措提供监督和战略指导。这些委员会通常包含来自 IT、法务、合规、财务及运营等不同部门的代表。他们确保数据治理政策与业务目标保持一致、符合行业标准，并满足法规要求。治理委员会在解决各类争议或挑战方面发挥关键作用，并确保所有利益相关者都能参与其中，且了解数据管理实践。
如何实施成功的数据治理计划
通过采用结构化的数据治理方法，上述团队能够向管理层清晰传达相关计划，从而获得持续支持。一个完善的计划还能作为路线图，帮助组织在发展过程中调整治理实践。
以下是将数据作为宝贵资产进行管理的关键步骤：
1. 评估当前的数据管理实践
首先，评估贵组织现有的数据管理政策、程序和系统。找出任何需要解决的差距或效率低下的领域。该评估有助于确立基准，并明确哪些领域可通过完善治理实现价值提升。
2. 制定数据治理政策与目标
制定清晰的政策，明确规定数据将如何收集、管理、共享和保护。这些准则应包含数据质量标准、安全协议、隐私法规以及合规要求。设定与业务目标一致的、具体且可衡量的目标，例如优化决策或确保符合法规要求。
3. 分配角色与职责
分配数据所有权与管理角色，以监督治理政策的执行。确保这些角色拥有明确界定的职责和清晰的权力层级。
4. 选择合适的工具和技术
应选用合适的数据治理工具（如 Jira Service Management），这类工具应能助力实现数据编目、质量控制、访问管理及合规监控等流程的自动化。寻找能够与现有系统集成、提供实时数据跟踪并具备强大安全功能的解决方案。其中许多功能都可以在 Jira Service Desk 中找到。
5. 制定变更管理计划
变更管理是确保数据治理计划在整个组织内全面落实的过程。向所有利益相关者清晰阐述该计划的益处，并定期同步进展。通过强调治理如何提升效率、优化决策与加强合规性，来化解实施过程中的阻力。
数据治理管理的最佳实践
数据治理计划一旦落地，就应带来切实可见的益处。因此，在计划的规划、实施与更新阶段，您都应谨慎行事。
以下是一些确保流程按计划推进的建议：
从小处着手，逐步扩大范围
先聚焦于特定的数据资产集或部门，而非试图同时治理所有数据。例如，您可能更愿意从高优先级领域入手，比如客户数据或财务记录，这类数据通常对业务有最直接的影响。分阶段推进的方式不仅让实施过程更易于管理，还能提供在全组织推广前优化流程的机会。
使数据治理与业务目标保持一致
数据治理不应被视为一项孤立举措，而应被看作是实现业务目标的核心组成部分。需与业务负责人紧密合作，明确痛点，并制定数据治理可直接解决的可衡量目标。常见目标包括优化客户洞察信息、提高运营效率或满足监管要求。
衡量数据治理的影响
确定能体现数据治理实践成果的 KPI（关键绩效指标），例如数据质量提升程度、流程优化节省的时间，或用户对治理工具的采用率。定期分析 KPI，以跟踪随时间推移的进度并根据需要调整策略。
平衡政策、人员和技术
政策制定、员工响应以及所使用的工具，这些都是影响数据治理计划有效性的变量。因此，需要确保各环节在整体计划中均不会成为瓶颈。投入培训与资源，确保各团队理解治理政策和工具的运作方式。只有这样，您才能获得可能揭示潜在问题的反馈。
数据治理应用示例
以下是数据治理如何在不同行业产生影响的几个假设案例：
医疗保健：改善患者数据管理
某医疗组织可能会实施数据治理，以安全高效地管理患者病历，确保符合 HIPAA。定义访问权限控制并建立集中式数据目录，既可以提升数据准确性，也能实现患者病历的实时调取。简化系统可减少数据孤岛等冗余问题，同时提升数据泄露防范能力与运营效率。这也有助于实现高效的 IT 事件管理。
财务：加强合规与风险管理
某金融机构可能会更侧重遵循 GDPR 与《萨班斯-奥克斯利法案》的合规要求。该机构还会重点关注数据隐私、数据加密与数据审核。明确数据管理员与数据所有者的权责角色将成为优先事项。难点在于将治理实践与现有 IT 系统整合，但投入整合工具会显著优化审核流程。
零售：优化库存与客户数据
某全球零售商会对库存管理与客户数据准确性更为关注。通过实施统一数据目录，他们能在所有平台上保持统一的产品供应信息和最新的客户数据。数据录入的区域差异性是一大挑战，但通过标准化协议即可解决这一问题。其成果将是更精准的库存预测、更低的浪费率，以及基于可靠客户洞察信息的更有效营销。
借助 Jira Service Management 实现更优质的数据治理成果
Jira Service Management (JSM) 提供功能强大的工具，可简化和自动化数据治理流程，确保大规模实现合规性与效率。
借助可定制的工作流，JSM 实现了数据编目、访问控制和审核日志记录等关键任务的自动化，既降低了人为错误风险，也确保治理政策在组织内得到一致执行。通过实时跟踪与报告功能赋能团队，持续维护高运营标准。