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。原因出在於數位轉型勢必要搭配資料分析,而許多企業的基礎系統建設仍然尚未完全的數位化,就如同蓋房子卻沒有地基。

舉例來說,台灣許多製造業者在完成工廠的智慧化後,開始想要把這樣的數位經驗逐步拓展到廠房以外的營運場域,這時候就會發現各個部門、每條產線、每個業務團隊可能使用的資料管理方式都不一樣。這導致管理者想要一次性的通透看數據、做決策時無從參考起,更遑論去發展所謂 data-driven (數據導向)的商業創新模式了。

資料治理的建構,每個部門都不可或缺

資料治理是成功的數位轉型策略不可或缺的一部分。

管理者必須認知到,這不單只是IT的工作,每一個部門都有該部門所屬的資料治理議題需要處理,但是同時資料又必須要在整個組織價值鏈與產品的生命週期中保持一致的品質。這中間橫跨營運、技術、設計與各種不同的角色都需要共同參與。

如何定義資料治理的目的?

根據 IDC 預測,2027年時全球前2000大公司會有至少80%的 CIO(資訊長) 會需要建立更完善的資料治理策略。原因來自於更多、更即時以資料為決策核心的商務需求會快速湧現,CIO與決策者必須與每一個需求與利害關係人都共同協作,確保資料治理政策與原則的架構。

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。

資料治理能為企業帶來8大優勢

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。

如何開始資料治理?

這件事情沒有一定的答案或是標準,最關鍵的重點就是先了解組織的發展會對應那些資料治理的需求,才不容易訂錯目標:

▋定義您的資料治理組織。

▋定義組織角色和職責,並開始教育訓練。

▋定義您想達成的目標並依重要性排序。

▋定義和分配足夠的資源。

▋從小處著手,快速行動,並立即複製已被證明的成功模式。

企業管理者應務實思考資料治理策略

管理者可以用這樣的角度去思考,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。

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。這是因為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。

但請注意,有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。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。因此釐清公司的發展需求藉此定義目標,將會是務實的第一步。

(本文轉載於 2023-02-13 遠見雜誌)

Wayne Lai

數位長, 顧問服務部執行副總經理

KPMG in Taiwan

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