世界各地的组织以及不同部门的组织正在应用三个重要落地行动，促使数据治理框架在组织内取得成功。一是让所有关键利益相关者参与数据治理框架的定义，二是清楚地了解您想要实现的业务价值。三是使用数据治理框架来协调团队执行。

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第一个发布数据治理框架的是格温·托马斯（Gwen Thomas），她于2003年创立了数据治理研究所（DGI），并将她的作品放到了网上。她说：“框架已经在使用，但它们还没有公开发布。”“我被要求帮助Coors(库尔斯啤酒)为即将到来的萨班斯-奥克斯利审计做准备。他们已经制定了一个技术计划，我帮助他们找到了配套数据治理计划的任务规模和结构。在Coors的整个项目时间里，我看到了许多例子，说明他们如何利用框架的力量来保持每个人的想法和行动同步。就在那时，我决定编写一个更通用的框架，任何组织都可以访问并用来满足他们的需求。”

DGI最近发布了包括它认为应该包含在数据治理计划中的组件。在距离第一次发布数据治理框架的二十年后，一个新版本上线了，这唯一的刷新是在2023年5月3日。与此同时，世界各地不同行业的组织在使用数据治理的框架方面获得了丰富的经验，这些框架往往受到最初与世界共享的DGI数据治理框架的影响。现在很明显，当首席信息官和首席数据处理人员做好三件事时，数据治理是最容易取得成功的：

1.让所有关键利益相关者参与数据治理框架的定义。Thomas说：“你不能假设数据所有权等同于对数据做出决定的权利。”

2.清楚地了解您想要实现的业务价值成果。“专注于价值，”她说。“您为收集、管理和分析数据所做的一切都应该追溯到业务价值。”

3.使用数据治理框架来协调团队执行。Thomas说：“管理数据和使用数据应该被视为一系列行动。”“当定义一个好的框架时，首席信息官应该能够将任务移交给不同的团队，不仅相信任务会准确执行，而且结果将有助于实现总体目标。”

一、谁参与定义数据治理框架？

美国商务部（DOC）可能是美国最大的数据收集者。他们收集、存档和分析从天气和农业数据到科学和经济数据的所有内容。

根据DOC的CDO奥利弗·怀斯的说法，美国商务部（DOC）现在正在收集关于美国企业状况的最详细的数据收集。这项调查由人口普查局每五年进行一次，人口普查局只是组成DOC的众多机构之一。

Wise说：“我们提出详细的问题，以了解他们从事什么类型的业务，他们的客户是谁，他们的收入是多少。”“我们了解他们的员工基础，以及他们是否是承包商、兼职或其他任何东西。这些数据为各级决策者使用的美国经济状况（分析）提供了一个关键的全面视角。”

DOC目前正在进行的另一个重要项目是收集和分析数据，为供应链政策提供信息。目标是了解供应链的阻塞点并预测它们，以便美国经济能够更好地应对冲击，例如最近疫情造成的冲击。

除了从公共来源收集和生成的数据外，DOC还从私营部门购买或许可数据，并将其用于经济分析等工作。Wise说：“挑战在于，当你从外部来源获取数据时，你必须将数据正常化才能理解它。”

构建数据和跟踪来源只是DOC仔细考虑的数据治理的许多重要方面中的两个。数据治理委员会由Wise担任主席，为组成该部门的相关机构解决数据管理和数据政策问题。

他说：“我们针对不同的需求有不同的数据治理框架。”“在所有情况下，任何框架的定义都需要是集体努力，因此所有利益相关者都要感觉到他们的声音被听到了。如果你这样做，每个人都更有动力使用该框架，这将确保数据管理的一致性。”

二、数据治理的目标是什么？

西门子首席信息官Hanna Hennig说，她看到业务部门开始收集数据，却不知道该收集什么以及为什么。“这总是浪费钱，”她说。“如果你不知道你想解决什么问题，那么你就无法定义你的数据策略。”

要了解您需要哪些数据，请从明确定义您认为理想的业务结果开始（注：比如确定新型能力目标）。无论它影响上限、下限，还是两者兼而有之，期望的业务结果都将推动您决定您收集哪些数据。一旦您确定了数据，您就可以开始定义您的数据治理框架。

该框架应回答这些问题，例如谁拥有每个数据资产，所有者的角色，以及您如何确保数据经过精心策划并有资格在整个业务中使用技术。如果数据被正确策划和格式化，那么数据分析，特别是人工智能，将使用这此被策划和治理的数据来提出决策建议，以帮助组织领先于市场做出决策。

数据质量差导致决策和建议差。当数据不好时，你无法在市场和竞争之前做出决策——或者更糟糕的是，你做出了错误的决定。根据Hennig的说法，数据治理有助于确保数据质量并防止组织中的混乱。

她说：“如果没有框架，人们往往会保护他们的数据。”“当没有共享时，就没有跨越价值链的用例。如果您无法打开数据孤岛，您将无法在整个公司获得数据的好处。当您可以实施端到端用例时，最大的价值来自于——例如，将制造与销售预测计划相结合。”

另一个重要的端到端用例是可持续性，这需要温室气体（GHG）报告的前三个范围：范围1是关于组织拥有或控制的来源的直接排放；范围2是关于组织能源消耗产生的所有间接排放；范围3是对整个供应链的排放的核算。

Hennig说：“这三个都要求你查看整个价值链。”“您不仅需要查看公司内部的数据，还需要查看公司外部的数据，以及供应商和客户。如果你有数据孤岛，你就不能这样做。”

但最重要的是，Hennig说，在建立数据治理之前，组织需要弄清楚他们想要解决的问题。目标应该是提供商业价值。

三、您的数据治理框架如何帮助团队一起工作？

Jennifer Trotsko在世界银行集团的私营部门国际金融公司（IFC）创立了数据治理职能，后来又创立了隐私职能，她深受格温·托马斯（Gwen Thomas）数据治理框架的工作影响。

Trotsko说：“我们基于DGI组件以及其他领先标准开发了自己的框架。”他后来成为国际金融公司合规风险职能负责人和首席隐私官。有了基础，国际金融公司能够协调跨团队的活动。通过使用共同语言来沟通从政策和规则到技术和流程的一切，组织的每个部分都可以参考框架，并为整体最终状态做出贡献。

她说：“在建立项目的商业价值后，我们做的第一件事就是将任务映射到我们的内部数据治理框架。”“通过获取政策领域、技术领域和变革管理的领先优势，该项目具有明确的边界（护栏）和里程碑。这使得核心团队能够管理数十个部门，正是这个框架让利益相关者相信所有重要组成部分都包括在内。简而言之，领导专注于执行，知道我们都对整体努力有共同的愿景。”

Trotsko现在是国际货币基金组织（IMF）的隐私项目经理，她在那里继续构建和调整DGI数据治理框架，她说该框架“在管理涉及数据收集、存储和分析的大型项目方面非常宝贵”。