數據如何運營到日常管理

⑴ 企業如何有效的進行主數據管理

企業主數據治理主要分為4個階段：主數據規劃階段、主數據標准梳理階段、主數據治理階段、主數據平台落地階段。

1.主數據規劃階段

主數據規劃階段是主數據管理的第一個階段，這個階段的工作一般都是主數據管理的頂層工作。該階段的工作包括制定主數據管理組織、完善主數據管理制度、搭建主數據管理體系，從而保證主數據的穩定運行。

2.主數據標准梳理階段

主數據標准梳理階段需要梳理主數據分類標准、主數據編碼標准及主數據屬性標准。需要調研收集企業現有標准、參考相關國家/行業標准，做差異及對標分析，從而找到現有標准不足，確定新標準的內容。

3.主數據治理階段

主數據治理階段需要梳理並檢查現有數據中的缺失數據及雜訊數據，發現現有數據的錯誤；並通過清洗、質檢規則，完成歷史主數據的治理工作，保障主數據管理平台鋪地數據的准確性。

4.主數據平台落地階段

主數據落地階段也是主數據治理的最後一步。通過可靠的主數據管理平台，錄入主數據標准，實現主數據規范化管理。這里推薦億信主數據管理平台。

億信主數據管理平台由北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發，覆蓋主數據標准；主數據質量；主數據採集、申請、新增、變更、審核、生效、失效、分發等全生命周期管理。全程「零」編碼，幫助用戶高效完成主數據管理流程制定；豐富的可視化報表，完成主數據全生命周期監控。億信主數據管理平台通過其高可用性幫助企業快速搭建主數據管理平台，保障各業務系統主數據的一致性，提高企業運營效率

⑵ 企業如何數據化運營到運營數據

你的吃穿住行，都會產生數據。

企業內部的每一步動作，都會存在數據。有些數據隨著時間流逝，淹沒在煩躁的社會中去了，有些數據，被我們聳聳肩，甩掉在腦後。然而，從來就沒有人意識到，這些被我們忽略的，都是財富，而且是需要長期積累的財富。

選擇好的數據指標

      

好的數據指標通常有兩個基本特徵，一是數據指標與目標的相關程度，用來衡量目標的期望值；二是數據指標的准確性與穩定性，以長期穩定的准確的反應目標結果。

除此之外，好的數據指標還應該包括以下特徵。首先是易獲取，易理解。其次是適應性強，適合不同的運營活動，適合橫向與縱向的對比，且與業務的相關性比較密切。除此之外，指標的可持續性也非常重要，而且持續性表現在，口徑的統一以及長期可用上。雖然說不同的階段所關注的指標不一樣，但這些指標都要滿足上述特點。

數據運營指標體系的搭建套路

業界搭建數據指標體系的套路通常包括兩種，一種是以精益數據分析為代表的第一指標法，通過尋找關鍵指標，然後利用杜邦分析法通過拆解第一關鍵指標的方式，圍繞第一關鍵指標搭建運營數據指標體系；另一種是根據業務衍變過程（邏輯）構成的海盜數據指標框架：AARRR，與AARRR相近的還有類似於PRAPA,AMAT等數據指標框架。

上述兩種套路，最終都殊路同歸，最終指向業務核心訴求：收益。而最終將收益拆分，對不同影響因素冠以不同的套路的過程，就是數據指標體系搭建的過程。以B2C電商為例，將目標收益拆分為由客流量、轉化率、客單價、購買頻率和毛利潤率以及成本等指標，隨後又將這些核心指標根據影響因素拆分為比如SEM、EDM等單位影響模塊，最終由核心指標和影響模塊指標構成了完整的數據運營體系。

立體化的數據指標體系

      

核心指標，影響因素和發展階段將數據指標變的立體化。由核心指標與影響模塊構成的數據模塊，伴隨著業務發展階段的變化而變化，最終形成立體化的數據指標體系。

      

數據指標體系的立體化可以從四維空間的角度去理解，首先的立體化是核心數據指標以及對應因素影響因素所構成的二維數據指標系，隨著業務的發展以及人員分工的細分，並在此基礎上引入了崗位層級關注度，至此二維數據指標系由二維轉變為三維，最終形成一個一個的數據指標模塊。其次，隨著時間的推移的，業務發展階段不同關注的核心指標不同，最終形成數據指標模塊的動態衍變，最終將數據指標模塊衍變為立體化的數據指標體系。

⑶ 如何做好數據化運營

數據化運營具體到企業有5步：自上而下、數據閉環（數據整合）、搭建模型、數據分析、許可權分配。

1、自上而下｜定義指標庫，確定項目范圍

舉一個O2O的例子，首先我們做自上而下的時候要知道公司內部到底有哪些決策，老闆、產品、運營、市場、財務、客服，每一個部門崗位關心什麼指標?

以上數據功能、數據圖表都來自海致BDP~

⑷ 如何做好數據管理工作

一、認識做好數據管理工作的重要意義，從思想上高度重視數據管理工作
做好數據管理工作對銀行經營管理來說，有著重要的意義。通過培訓，我改變了以前那種「數據管理就是完成信息統計報表報送和數據整理」的膚淺認識，深刻認識到數據管理工作內涵豐富，尤其是大數據分析和渠道建設創新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好數據管理工作對銀行意義重大：
從外部來看，做好數據管理工作是滿足信息披露要求的有力保證。目前我國已初步建立了一套規范上市銀行信息披露行為的規章制度,我們要加強數據管理，嚴格按照外部監管部門的統計管理制度要求完成各類統計報表上報、提高數據質量，才能滿足信息披露要求。
從內部來看，做好數據管理工作有助於全面提升銀行核心競爭力.數據管理部門通過對數據的整理加工，分析挖掘,能為領導決策提供有效的數據信息，有力地支持和服務全行業務發展。特別是當前外部對銀行數據質量要求日益嚴格，我行戰略轉型也需要數據管理工作具有扎實的數據基礎和強大的分析能力。
二、了解掌握並執行數據管理相關制度和要求，為做好數據管理工作打下基礎
數據管理工作，除了報送各類數據信息統計報表以外，更重要的工作應該包括對數據信息進行有效加工和數據管控，大數據推廣應用、調研分析等方面。而我們只有學習掌握了數據管理相關制度才能夠正確執行統計管理制度，為提高數據質量打下基礎。
制度學習方面雖然有看似有些枯燥，但這些是我們必須遵守的，從國家層面來看，國家頒布了一系列數據管理相關的法規和辦法，如：《統計法》、《金融統計管理規定》、《銀行業監管統計管理暫行辦法》、《徵信業管理條例》。特別是本次培訓中，柳糾夫副總經理反復強調我們要依法合規開展徵信工作，如果有違反條例規定未按照與個人信息主體約定的用途使用個人信息或者未經個人信息主體同意向第三方提供個人信息，情節嚴重或者造成嚴重後果的，將被有權機關罰款；如構成犯罪，將依法追究刑事責任。「知規才能執規」，商業銀行只有依法進行金融統計工作、規範金融統計活動，才能保證整個金融統計活動有序、有效開展。除了國家頒布的相關法規及辦法以外，我們還要掌握建行內部制定下發的各項制度規定，嚴格遵照執行，保證數據信息質量和客戶信息安全。

⑸ 企業如何開展數據管理工作

企業數據化管理是近幾年受眾多老闆歡迎的新管理理念，畢竟最主要的是減少里企業的管理成本，提高了企業的業績，對老闆來說就是賺錢！這是最關鍵的原因。

一套管理想導入企業當中，最大的阻礙不是金錢，而是最直接關聯的受管理者——員工。記得有看過一則新聞，某公司因為想導入壓迫式的管理方法，嚴重損害了員工的利益，導致全體員工罷工抗議，罷工近半個月，而後不得不擱淺。可以看出，被管理者是不可忽視的重要因素之一！

那近幾年讓老闆和員工所接受的數據化管理它是怎麼做的？什麼又是數據化積分管理呢？我們一起解析：

數據化積分管理簡單的說就是用積分對人的能力、熱情、綜合表現進行量化排名，用積分作為員工的導向，引導員工往企業想要的結果方向去走，到達企業最終的 目的。

成功之道積分系統管理軟體就是這樣一款幫助企業進行數據化管理和分析的一個軟體系統。

第一步：根據每個崗位量化不同員工的工作，設置標準的積分規則，設置薪酬體系，跟積分掛鉤，例如企業文化的考核：

⑹ 如何利用大數據實現精細化運營

隨著大數據、AI等領域的飛速發展，以及區塊鏈技術的加持，與其關聯密切的諸多產業，都迎來了新的變革期。當我們邁入大數據時代，企業在運營上也相應發生了改變，由最初的粗放式運營逐步過渡到精細化運營。企業該如何實現精細化運營呢？

精細化運營

數據精細化運營四大前提

1.及時獲取運營所需的數據

明確應該獲取的數據是什麼，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；可獲取到數據，並不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點並能採集到的數據才能獲取；及時獲取數據，很多公司的運營並不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲 取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。

2.合理定義數據分析的維度與指標

「定義的維度與指標」越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行採集，也無法進行分析。

3.選擇並使用高效的數據分析工具

好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化後的數據分析。

因此，可能會用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標准去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當於培養一名數據分析師。

4.擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合

數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，並能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。

⑺ 企業如何進行數據化管理

導語：對於企業來講，數據化運用和管理無處不在，無論是企業日常運營，還是企業的營銷企劃，都是企業所有管理者或經營者無可否認的重要命題。那麼企業如何進行數據化管理，一起了解一下吧！

然而，做好數據化應用，是一件系統而又復雜的課題。企業如何真正把生產計劃、營銷戰略、財務戰略、經營戰略等體系有效的結合運用是非常考驗管理者知識智慧的。但有的企業主根本無視統計管理、數據分析與經營和營銷的關聯性。

在當今強調競爭優勢的經濟環境中，如果不能把握精確性的專業競爭，不根據各個專業性的概率指標與企業各種資源進行整體的科學組合，就無法使資源配置得到有效利用，資源整合價值最大化就會成為一個泡影，實施數據化管理，培育企業的競爭優勢就會成為一個空話。

一、明確數據化管理的基本要求

1、管理者重視數據化管理，是實施數據化管理的基本條件，管理者重視數據化，重視人的因素，確立人和數據的有效組合，充分利用數據的作用或功能，認知和使用數據的價值，調動人的積極性和主觀能動性，才能構建數據化管理平台按照數據化要求開展相關工作。

2、認清數據與管理的關系。企業不重視數據管理，就無法認清數據與管理的關系。很多管理者會經常通過數據分析來比較管理效率差異的原因。如生產管理中，兩個部門人員、設備、材料、時間等要素完全一致的情況下，但生產的效率不一樣，我就可以通過生產流程中的數據分解，進行數據分析，就可確認是員工士氣、還是員工熟練情況和或管理因素導致生產效率不同的原因。

3、採集的數據必須是真實可靠的。數據因人而存在，是從管理活動中得來。數據的採集方法和管理要有制度和流程規范，不能隨心所欲，更不能估測和偽造數據。數據的真實性對企業的分析和決策非常重要。其真實性一方面要依靠人的道德行為來保證，另一方面制度的保障是不可缺少的。在雙重要求下我們的數據採集才能有保障。

4、數據是連續性和系統性的。在管理活動中，數據採集不能時斷時續。不能只採集某一個方面，否則影響數據的准確性和完整性，企業各業務單元或各部門可按照年度、季度、月度以及每周、每日來採集企業各方面管理和業務發生的數據，進行歸納和統計。

二、以目標管理為基礎拓展數字化管理的空間

數據化管理是以財務管理和目標管理為基礎，由內向外拓展的。企業在戰略目標的指導下，將長期經營目標的所確定的數據向年度進行分解，年度向季度、月度分解，形成了一個金字塔式的數據鏈。企業各個職能部門圍繞著這個時段核心數據設計自己的工作計劃，確定自己所要完成數量目標。這樣的數據指標就成為管理和工作的中心。工作的所有結果是為完成數量目標進行的。

從目標管理的角度來看，更多的是財務數量指標，財務指標為核心數據是毋庸質疑的，但核心數據目標的完成是由其他數據支撐的。如：企業員工的滿意度，客戶的滿意度，銷售終端增長數量的速度，企業投入新技術開發的.費用，高技術人員占員工的比例等等諸多數量指標，都是用於支持財務數據目標實現的基礎。因為很多工作都是依據這些數量指標進行分解，進行分析總結，進行改進和調整。

因此，我們在進行數據管理中，各個業務單元必須讓數據化向企業管理的每一個角落延伸，使其在管理流程、標准及各個模塊都有數據量化的清晰足跡。這樣我們圍繞著數據進行工作，工作效率和效果將有更多的保障。

三、數據化運用管理必須與制度化、流程化、圖表化的連接

在我們很多企業，數據化管理主要就是財務數據，和其他方面看起來似乎沒有關系，實際在管理運用上，離開制度化和流程化，數據化管理就沒有根基，無法進行有效管理。

數據化管理講究的是系統分析，科學評估。

只有深刻了解其過程的每個環節及其特點，確定出標准、流程，才能夠制定出科學的決策與管理辦法。如生產管理中，管理者選擇合適且技術熟練的工人，進行工時、動作、材料研究，在試驗過程中把工人的每一項動作、每一道工序、每一種材料所使用的數據都准確記錄下來，就可得出完成該項工作所需要的總時間、總材料，據此定出一個工人「合理的時、日、月工作量和材料消耗量」。並將規程和標準的操作流程編寫成書面材料，按照此教育訓練員工。

通過制度化的管理要求，長期不懈的執行，這樣數據化在制度化的基礎上與流程化、標准化連接起來。就有一個基本保障。如果同時就生產中的各個要素進行整理成規范的表格，按照規范進行填寫，並規定統計、分析、上報時間，這就在生產管理中就形成數據化管理的基礎。如這樣的管理長期堅持，不斷修正和完善，長此以往累積成企業一整套規范運作的規程與習慣，同樣也可構成企業獨特的核心優勢。

四、必須為數據化管理的設計載體

企業都會每天產生大量的數據，如生產數據、庫存數據、財務數據、產品數據，銷售數據等。但其必須有一個合適的載體進行運轉，使其能產生有效價值，這就需要我們設計一個載體——專業化的圖表（或表單）或專業的管理軟體。這樣我們一方面可運用圖表等工具進行整理分析，一方面可藉助計算機信息軟體技術進行有效快捷的管理活動，但現在許多中小企業在粗放式管理階段還無法進行計算機軟體技術的應用。因此，我們就圖表工具的應用進行簡要的闡述。

表單設計從非專業角度可以講，咨詢公司顧問更多使用的數據分析工具。我們管理者更多的使用的是統計工具。這就我們從財務管理和統計管理方面設計各種表格。進行歸納和總結。

企業在進行管理圖表或表單設計上，必須根據自身的具體情況，設計合理和完善的表。如：日常營業表單、各類費用表單、各類經營管理表單、人力資源相關管理表單等各種表單，並將表單收集的數據按部門分、按級別分、按要求分、按經營分、按時間分等進行分類。設計好編號、類別，等級、審核、製表、抄送等相關信息。將這些信息按照標準的流程進行填寫、審核、分析和管理，以便使管理活動更加富有成效。

特別是產供銷一體化的企業，管理活動復雜，表單眾多，在沒有管理軟體應用支持的情況下，這就需要管理者對一些「共性表」進行合並和篩檢，對「個性表」進行優化，盡可能使表單管理簡要化，一些繁雜可有可無的表單需要及時整理處置，以減少表單管理的復雜性。在進行表單等工具的設計和管理上，我們以電腦操作系統為最基礎的工具，它的許多基本功能就可實現和掌握數據化管理的使用工具。

當然，如企業條件許可，也可引進管理軟體的進行應用，來提高管理效率。用圖表或計算機進行數據積累、數據分析、建立相關模塊，同時確立分析方法、構建數學模型、設計應用系統、提供決策支持等。使用各種方法挖掘數據應用技術，管理效率會得到進一步的提升。

⑻ 如何有效的進行數據治理和數據管控

大數據時代的到來，讓政府、企業看到了數據資產的價值，並快速開始 探索 應用場景和商業模式、建設技術平台。但是，如果在大數據拼圖中遺忘了數據治理，那麼做再多的業務和技術投入也是徒勞的，因為很經典的一句話：Garbage in Garbage out。

當你處理或使用過大量數據，那麼對「數據治理」這個詞你一定不會陌生。你會思考數據治理是什麼？數據治理是否適合你？如何實施。簡單來說，數據治理就是處理數據的策略——如何收集、驗證、存儲、訪問、保護和使用數據。數據治理也還包括誰來查看，使用，共享你的數據。

隨著大數據時代的推進，以上這些問題日益突出，越來越多的企業依賴採集、治理、儲存和分析數據，並實現他們的商業目標。數據變成了企業的盈利工具、業務媒介和商業機密。數據泄露會導致法律糾紛，還會令消費者對公司的核心業務失去信心。

如果抱著僥幸的心理，讓各個業務部門自己管理數據，那麼你會缺乏有效的數據管理，甚至各部門會自己做自己的。你無法想像各個部門按隨心所欲地自己生產、儲存、銷售產品。數據使用不當就像庫存使用不當一樣，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定一項測量用以保證所需數據的有效和安全，可用性，這就是我們要談的「數據治理」。

數據治理策略必須包含完整的數據生命周期。策略必須包含從數據採集、清洗到管理，在這個生命周期內，數據治理必須要有關注以下內容：

數據從哪裡來，數據怎麼來

這是數據生命周期的起點。數據來源決定了數據治理策略的基礎。例如數據集的大小就由數據來源所決定。是從目標市場、現存用戶和社交媒體收集數據？還是使用第三方收集數據或者分析你收集的數據？輸入數據流是什麼？數據治理必須關注這些問題，並制定策略來管理數據的採集，引導第三方處理他們收集的數據或者分析你收集的數據，控制數據的路徑和生命周期。

數據校驗

通常數據源都是非常龐大且多樣的，這是一個讓數據管理者非常頭疼的問題。將數據噪音和重要數據進行區分僅僅只是開始，如果你正從關聯公司收集數據，你必須確保數據是可靠的，對於那些幾萬、幾十萬、甚至成百上千萬的復雜關系數據，單靠人為的通過Excel對進行數據清洗已經不太現實，需要專業的數據清洗工具或系統對海量復雜關系數據進行批量查詢、替換、糾正、豐富以及存儲。將元數據、主數據、交易數據、參考數據以及數據標准內置固化到數據清洗工具或系統中，結合組織架構、內容管控、過程管控等管理機制、技術標准提高數據治理人員的工作效率。比如：需要手工編寫程序收集的元數據，系統幫你自動獲取；需要人工識別或編寫代碼實現的數據質量檢查，系統幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，系統幫你在線管理；基於郵件和線下的流程，系統幫你線上自動化。當然，系統並不是萬能的，數據治理的軟體工具與其他軟體工具一樣，沒有什麼神奇之處，沒有數據治理人員的參與和數據治理工作的推進，軟體再完美也無法完成數據治理整個過程。這也是為什麼數據治理咨詢服務一直有其市場，以及為什麼國內大部分單純數據治理軟體項目未能達到預期目標。

數據治理必須解決存儲問題

而數據存儲和數據集的大小有密切關系。大數據的存儲必須是在安全的冗餘系統之中。常常利用層次體系，根據使用頻率來存儲數據。這樣一來，昂貴的在線系統提供的是被頻繁請求的數據，而請求頻率較低的數據則存儲在便宜，可用率較低的系統上。當然，一些請求頻率低但是敏感的數據如果存儲於安全性較低的系統上，風險會大大提升。因此，在制定數據存儲方案時，良好的數據治理策略必須考慮到方方面面的因素。

數據治理必須建立訪問管理制度，在需求和安全性找到平衡點

明確訪問者的許可權，只能訪問他們對應許可權包含的數據。只有合法請求才能夠訪問數據，而敏感的數據需要更高的許可權和更嚴密的驗證才可以被訪問。只向具有特定安全級別的用戶開放。應該對用戶和數據本身設置訪問級別，管理賬戶時，應與人力資源部和采購部緊密互動，這一點非常重要，因為這樣可以及時地使離職員工和停止合作的供應商不再擁有訪問許可權。處理好這些細節以及確保數據所有權和責任，這是構成完整的數據治理策略的一部分。

數據的使用/共享/分析

如何使用數據是數據治理之後一項重要的內容，數據可能會用於客戶管理，提高客戶體驗，投放定向廣告，用戶應用系統初始化基礎數據工作，輔助應用系統建設，提供市場分析和關聯公司共享數據。必須仔細界定哪些數據可用於共享或者用於營銷，並保護它們免遭攻擊和泄露，因為數據本來就應該被用於純粹的內部用途。讓用戶知悉採集數據的所有公司都會遵守數據安全和保證的規定。能夠確保數據被合理合規的使用，也是數據治理重要的一項內容。

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分，必須要有一個全面的策略來解決這些問題以及其他安全問題。數據安全計劃必須是有效且可用性高，但是數據生命周期的所有部分都很容易受到攻擊和由於粗心造成的破壞。你必須在數據治理中確定數據安全計劃，包括訪問控制，靜態數據，數據加工，數據傳輸之後的加密等。

管理/元數據

沒有管理的數據生命周期是不完整的。例如，將元數據應用於一段數據，用來進行識別檢索。元數據包含數據的來源，採集或生成的日期，信息訪問的級別，語義分類及其他企業所必須的信息。數據治理能建立一個元數據詞彙表，界定數據的有效期。請注意數據也會過期，過期之後我們只能用於 歷史 數據的分析。

數據治理創建的過程中可能會在企業內部遭到一些阻力，比如有的人會害怕失去訪問數據的許可權，而有些人也不願意和競爭者共享數據。數據治理政策需要解決上述問題，讓各方面的人都可接受。習慣了數據筒倉環境的公司，在適應新的數據治理策略上面會有困難，但如今對大型數據集的依賴以及隨之而來的諸多安全問題，使創建和實施覆蓋全公司的數據策略成為一種必然。

數據日益成為企業基礎設施的一部分，在企業一步步處理各種特定情況的過程中形成決策。它以一次性的方式作出，常常是對某一特定問題的回應。因此，企業處理數據的方法會因為不同部門而改變，甚至會因為部門內部的不同情況而改變。即使每個部門已經有一套合理的數據處理方案，但這些方案可能彼此沖突，企業將不得不想辦法協調。弄清數據存儲的要求和需求是一件難事，如果做得不好，就無法發揮數據在營銷和客戶維系方面的潛力，而如果發生數據泄露，你還要承擔法律責任。

另外在大企業內部，部門之間會展開對數據資源的爭奪，各部門只關注自身的業務情況，缺乏全局觀念，很難在沒有調解的情況下達成妥協。

因此公司需要一個類似數據治理委員會的機構，他的職責是執行現有數據策略、挖掘未被滿足的需求以及潛在安全問題等，創建數據治理策略，使數據的採集、管護、儲存、訪問以及使用策略均實現標准化，同時還會考慮各個部門和崗位的不同需求。平衡不同部門之間存在沖突的需求，在安全性與訪問需求之間進行協調，確保最高效、最安全的數據管理策略。

建立數據治理委員會

負責評估各個數據用戶的需求，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解數據治理委員會的目標是什麼，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，並清楚地加以說明。

制定數據治理的框架

這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、清洗、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。

有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持，這有很多好處，比如在高度安全的環境中執行檢索要求。合規性也需要專門的設計，成為框架的一部分，這樣就可以追蹤和報告監管問題。這個框架還包括日常記錄和其他安全措施，能夠對攻擊發出早期預警。在使用數據前，對其進行驗證，這也是框架的一部分。數據治理委員會應該了解框架的每個部分，明確其用途，以及它如何在數據的整個生命周期中發揮作用。

數據測試策略

通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處並進行調整，之後才能夠投入正式使用。

數據治理策略要與時俱進

隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。

明確什麼是成功的數據策略

我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標准，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助於確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。

無論企業大小，在使用數據上都面臨相似的數據挑戰。企業越大，數據越多，而數據越多，越發需要制定一個有效的，正式的數據治理策略。規模較小的企業也許只需要非正式的數據治理策略就足夠了，但這只限於那些規模很小且對數據依賴度很低的公司。即便是非正式的數據治理計劃也需要盡可能考慮數據用戶和員工數據的採集、驗證、訪問、存儲。

當企業規模擴大，數據需求跨越多個部門時，當數據系統和數據集太大，難以駕馭時，當業務發展需要企業級的策略時，或者當法律或監管提出需求時，就必須制定更為正式的數據治理策略。