1.3 数据治理在现代组织中的重要性
在当今数字化时代，数据治理对于现代组织的重要性不言而喻，尤其是在加强基于可靠数据的决策制定方面（数据治理研究所2020）。本节将探讨数据治理如何促进明智、准确和战略性的决策过程。
LQ注：数据治理研究所（Data Governance Institute，简称DGI）是数据治理领域内历史最悠久且广为人知的最佳实践和指导的来源。DGI成立于2003年，由Gwen Thomas创立，她也是DGI数据治理框架的主要作者。DGI在业界被广泛认可，全球的从业者普遍报告称他们的数据治理项目是基于DGI的数据治理框架和相关材料构建的。DGI在2004年推出了DGI数据治理框架，以应对企业数据进行决策和采取行动时所涉及的复杂活动的分类、组织和沟通的需求。该框架使得数据战略家、数据治理专业人士、业务利益相关者和IT领导者能够共同决策如何管理数据、实现数据价值、最小化成本和复杂性、管理风险，并确保遵守日益增长的法律、法规和其他要求。DGI的数据治理框架提供了一个逻辑结构，被全球数百个数据治理项目用作模板，以分类、组织和描述复杂的数据治理活动。无论是启动、加入还是振兴一个项目，DGI数据治理框架都能帮助团队保持同步。DGI的数据治理框架和相关资源被视为数据治理、数据管理及相关主题的网络上最值得信赖的信息来源之一。DGI的数据治理框架包括数据治理基础、实用指导系列和会员服务等内容，旨在帮助组织通过有效的数据治理实现数据的一致性、可用性和质量，从而支持关键决策并加强数据与组织流程和目标的一致性。
促进知情决策
为了促进基于数据的决策，组织必须采取战略性行动，充分利用数据的潜力：
获取高质量数据：数据治理在确保高质量数据的可用性方面至关重要，这是做出明智决策的基础。据毕马威的研究，只有35%的高管对其组织的数据和分析能力表示高度信任。这一发现凸显了建立强有力的数据治理机制的迫切性，以增强对数据资产的信心。
该图展示了高管对组织数据系统的信任程度，包括对其准确性、可靠性和战略价值的高度、中度或低度信任。这强调了信任缺失可能影响决策和战略举措的关键领域，并突出了建立坚实的数据治理和分析基础的重要性。
减少决策错误：减少决策错误对组织至关重要，数据治理在降低这一风险方面发挥着关键作用。研究表明，数据质量差是导致决策错误的主要原因，而数据治理框架通过确保数据的准确性和可靠性来减少这种可能性。
通过数据质量节省成本：据Gartner估计，数据质量差造成的财务损失平均每年高达1290万美元。通过实施有效的数据治理策略，组织可以避免这些损失，实现成本效益。
数据治理的核心作用：数据治理是防止因数据质量差而导致的决策错误的防线。它不仅保障了数据的完整性，还支持组织内部的成本效益和准确决策。
数据治理是确保数据驱动决策的关键，它通过提高数据质量、增强信任和减少错误，为组织提供了强有力的支持。
战略和竞争优势
获得战略和竞争优势的策略
在当今的商业环境中，数据治理对于获取战略和竞争优势至关重要。以下是数据治理如何帮助组织实现这一目标的几个关键点：
数据驱动的洞察力：良好的数据治理使组织能够利用数据驱动的洞察力进行战略规划，从而获得竞争优势。据麦肯锡公司的研究，数据驱动的组织在吸引客户和盈利方面的可能性显著高于其他组织。这表明数据治理在提升竞争力方面具有变革潜力。
敏捷性与快速响应：在快速变化的商业环境中，能够迅速访问和分析可靠数据对于保持敏捷性至关重要。数据治理支持组织快速适应市场变化，抓住新机遇。
案例研究：Medeiros和Maçada（2022）的研究探讨了数据驱动分析能力，包括大数据可视化，如何为竞争优势和组织敏捷性做出贡献。Barlette和Baillette（2022）的研究则强调了大数据分析在提高组织敏捷性，尤其是在快节奏和创新的项目环境中的关键作用。
战略资产：将数据治理视为一项战略资产，对于在当代商业环境中实现和维持领导地位至关重要。通过有效的数据治理，组织能够利用数据驱动的洞察力进行战略决策，保持竞争优势。
数据治理是组织通过数据驱动的洞察力和对商业环境变化的敏捷响应来寻求战略和竞争优势的关键。它不仅是管理和保护数据的工具，也是推动组织向前发展，实现长期成功的重要战略。
利用数据进行决策的挑战
在当今数据驱动的决策环境中，数据治理是应对挑战的关键策略：
数据的海量与复杂性：随着数据量的激增和复杂性的提高，决策者面临着信息过载的风险。数据治理通过组织和简化数据，使其更易于管理和分析，从而支持更明智的决策过程。
案例研究：Brous等人（2019）的研究探讨了物联网（IoT）技术在资产管理决策过程中的应用，以及如何通过数据治理来应对由此产生的数据复杂性和海量信息。研究强调了在物联网背景下，有效的数据治理对于确保数据能够被有效利用于决策至关重要。
数据源的多样性与集成：组织常常需要整合来自多个不同格式和结构的数据源的信息。数据治理提供了一个结构化的框架，以确保用于决策的数据的一致性和准确性。
案例研究：王等（2018）的研究讨论了大数据分析在医疗保健机构中的应用，特别强调了整合不同来源数据的挑战。研究指出，有效的数据治理对于处理医疗保健领域的数据复杂性和多样性至关重要，有助于确保决策的质量和效率。
面对数据量的增长、复杂性的提高以及数据源多样性的挑战，数据治理是确保数据在决策过程中发挥积极作用的关键。通过实施强有力的数据治理策略，组织能够将数据转化为支持战略决策和提升业务绩效的宝贵资产。
