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【御数·译文】影响数据治理成功的四个关键因素
发布时间:2018-03-08 18:21:17

 

出处:http://www.b-eye-network.com/blogs/oneal/archives/

作者:kelle o'neal

译者:杨科学

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 数据治理工作的成功涉及到方方面面的各方因素,在本文中,将主要探讨以下四个关键因素:

  • 管理层的支持;

  • 领导层意见的一致性;

  • 沟通;

  • 利益相关者的深度参与;

管理层的支持

管理层的支持通常被认为是促成变革管理项目成功的最大因素,能得到管理层的有效支持,可以使受到数据治理实施工作影响的各类利益相关者能够在心理层面更好地接受项目必要的引导,降低抵触情绪,从而通过项目变革实现快速而有效的转变。因此,高层负责人(如首席数据官CDO,可能不止一人)必须能够理解、信任数据治理的行动计划,并全力支持它。而且,高层负责人必须能够同公司其它领导人进行有效沟通,并尽最大努力地获得其它领导人对于变革项目的积极支持。

行动措施:在刚开始时,需要评估高层负责人如何理解自身在领导数据治理变革中的角色定位,以及变革对自身影响的容忍程度。其次,应清晰的说明,需要从高层负责人获得哪些具体支持,以及希望他们向组织传达哪些信息。

领导层意见的一致性

另一个关键的成功因素是确保各级领导意见的一致性。因为这与以下两个问题高度相关:

  • 在您的组织中,是否有必要对数据治理方案达成一致性的约定并获得统一的支持?

  • 关于数据治理实施的成功标准,是否达成一致

如果公司领导就上面两个问题没有达成一致性意见,就会发出不同的声音,从而产生抵触情绪,最终影响数据治理变更项目的实际进展。

行动措施:评估、不断定期重新评估、识别项目组与部分公司领导失去联系的原因,并迅速采取措施找到他们。当然,这为你能够巧妙的引导高层负责人介入到工作当中,提供了一个很好的机会,但同时也导致由于更多工作支持,对你之前承诺而产生更高的期望。

沟通

沟通被认为是数据治理变革管理成功的主要因素之一,因此,沟通必须尽早开始(越早越好),并且应该公开、持续地进行。利益相关者需要对数据治理变革管理有一个清晰的理解和认识,并积极地参与其中。沟通的内容应该根据利益相关者特定群体的实际需要进行定制化处理,其中负责数据治理实施的群体关注沟通内容的广度,而处于数据治理变革前沿的群体则更关注沟通内容的深度,以便更好地完成他们的工作。但无论沟通的内容是什么、沟通对象是谁,都必须要反复沟通,直到达到沟通的目的和预期效果。

行动措施:首先,可以围绕数据治理工作先讲述一个有趣的故事;然后,将数据治理的关键知识要点、信息以故事的形式表达出来;最后,随着时间的推移,需要通过各种方式测验之前阐述的信息是否仍然有效,并根据需要进行调整。

利益相关者的深度参与

  • 谁将会受到数据治理项目的影响?

  • 角色和职责将如何转换?

  • 受影响者将可能如何应对这些影响他们的数据治理变革?

  • 人们将会提出哪些问题、以及有哪些重要关切?

受到你的数据治理变革项目影响的个人、群体和部门将会有不同的反应。你将如何吸引住这些利益相关者?如何与之沟通、响应和利用他们,将对数据治理项目的成功产生重大影响。因此,开展利益相关者分析,可以回到上面提到的几个问题。对于受影响的个人和群体有一个清晰的了解和认识,有助于确定让他们积极参与到变革中的最佳途径。越早开展利益相关者分析,你就越能预料到不同利益相关者对于变革的态度和反应,你就越早能制定应对计划和措施。

在数据管理变革当中得到的经验,将有助于确定如何更好地分配时间和其它有限的资源,也有助于更有效地优化、管理你的整体变革项目的精力。

行动措施:在数据治理变革过程中,确定吸引不同利益相关者的最佳方法之一,是将每个个体或群体根据其在组织内的影响程度、对数据治理实施项目的兴趣程度进行投射。

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在上图中,我们可以看到,对于一个在组织内具有很大影响力的个体来说,即使他们只受到数据治理变革过程的轻微影响,但仍然应重点满足他们的需求。因为他们对数据治理变革项目的支持、至少不反对的态度,对于确保项目的成功是非常重要的。而对于那部分受影响程度较大的个体或群体,他们的兴趣程度很高,但是对组织的影响力比较小,则需要给予他们更多的体谅和支持。虽然他们不是核心参与者,但至少他们会参与到项目当中,应确保他们不会对项目产生消极负面的影响。

最后的思考

当实施一个数据治理项目时,应该将主要精力和有限的资源集中在对项目成功具有最大影响的关键因素上。虽然上面只提到了四个因素,但是它强调了人在数据治理变革项目中所应承担的关键角色。


 

译者简介

杨科学,御数坊高级咨询顾问,2006年硕士毕业于中南大学计算机专业,主要从事数据治理、数据标准、数据质量、数据模型设计等咨询和设计工作。先后为金融、电力等行业的多家大型企业提供数据治理咨询和企业数据模型设计服务工作。

 

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