資料治理：完全掌握資料存取

面對不斷變化的法令規範要求，以及嶄新的數位商務需求(例如：對人工智慧 AI的支援)，公司企業面臨極大的挑戰。資料治理要達到擁有乾淨的資料、對於資料內容及分類的充分了解、在各階層間能明確地被彙整，還要加上完整的存取紀錄，包含使用者及其存取目的，在實施上，不是一件容易的過程，肇因於資料量龐大並來自許多不同的資料源、管理責任歸屬不清或現在還尚未存在的職能執掌，以及分權化 (decentralized) 的公司結構。

資料治理為企業內龐大且複雜的資料建立了分層式管理結構，確保資料的識別、註冊、分類和持續性管理。它能夠在訂定資料所有權 (data ownership)、資料的完整生命週期維護 (data maintenance)、資料品質 (data quality) 與資料合規性 (data compliance)等場景提供管理決策的實例。同時，它也能夠明確制定和控制資料使用量、存取、彙整與作業流程的規則。

因此，資料治理可達成許多目的：

• 建立跨單位的資料治理組織，其中角色和職責清楚明確定義。舉例來說，資料所有者 (data owner) 或外部利益相關者如供應商 (suppliers)。
• 實施資料治理，即包含對於員工和各組織角色、職責所有人的意識教育訓練。
• 資料的識別、分類與註冊。
• 為每種資料類別定義相關的資料品質分級­—例如：確保沒有過時的資料。
• 對於特定的資料集合，訂定相關的合規性 (compliance)—例如：財務紀錄的留存時間。
• 對於特定資料實施具體措施，以確認與其適用法規的合規性—例如：如果資料已過期必須刪除，則自動警示。
• 將資料整合至 IAM (Identity and Access Management) 環境，以確保適當合宜的資料存取權限管理。
• 創建有效率的流程，以確保資料管理最高效用、高效率地執行。

良好的資料治理意味著能夠隨著時間推移，自行清理公司的資料。從最高優先性的資料領域開始著手 (例如：已被清楚定義，可以直接被使用者應用的資料)，一步步按部就班，直到達成令人滿意的資料品質。

對企業而言，資料治理在不同領域皆帶來可觀的優勢：

• 使用共通的商業語言，可協助用戶快速找到需要的相關資料。
• 使用者能夠判斷現有資料的可信度。
• 資料類別的存取權限取決於資料關鍵性 (data criticality)，以及資料合規性 (data compliance) 的要求。
• 以自動化管理進行資料分類、存取、刪除...等，取代人工作業。
• 法令規章的要求可直接對照至資料類別(data categories)，確保資料皆有得到相應的處理。
• 資料池 (data pool) 之間的相互交流更加容易。
• 淘汰重複、過時及瑣碎的資料有助於簡化組織和基礎架構，也能夠省下不必要的成本。
• 可以更快速、更容易的實施合規的法令規章，以及新的資料分析專案。

但請注意：

1. 鑑於資料的龐大數量與複雜性，達成完美的資料治理是不可能的。
2. 資料治理通常需要許多資源投入，人力與財力皆是，且公司現存的組織架構和職能分類 (competency) 可能需要重整。

當實施數位倡議時，資料治理是成功的數位轉型策略不可或缺的一部分。這不單只是IT的工作，資料治理位居於多個領域的交界之處，對於公司自身的變革程度與速度有著決定性的影響力。再者，資料治理並非單一工作項目或一次性的獨立專案，而是對於公司組織與管理持續且範圍深遠的變革。

1. 定義您的資料治理組織
2. 定義組織角色和職責，並開始教育訓練
3. 定義您想達成的目標並依重要性排序
4. 定義和分配足夠的資源
5. 從小處著手，快速行動，並立即複製已被證明的成功模式

本文章整理自：Data Governance, Thomas Bolliger, Jan 2021, KPMG 瑞士所