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数据治理的重要性不言而喻#…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。
