从理论到实践：数据治理实践指南

尽管人工智能集成占据了科技新闻头条，但许多公司仍在努力实现真正的数据驱动。

在她*的第一本书《从零构建数据治理》（出版社，图书馆访问）中，Lauren Maffeo 的综合指南引导读者了解构建成功的数据治理框架的复杂性。这本实用的指南使决策者能够在整个组织中实施数据治理。本书包含大量示例、任务和反思提示，指导读者构建框架并监控数据生产。（请继续关注我们与作者的问答环节，其中将探讨缺乏数据治理策略、规模化工作以及有效治理策略的六个关键点。）

人工智能集成的梦想常常与数据现实相冲突：Maffeo 揭示了为什么当数据治理应该成为每个人的责任时，个人会轻视自己在数据治理中的关键作用。随着数据量的爆炸式增长，治理变得势在必行。而且，随着伦理问题的日益突出，大型科技公司已经失去了信任：Maffeo 提请注意新冠疫情后的余波，科技巨头成为消费者最不信任的组织之一。她敦促企业和消费者都应进行全面的数据治理。

本书强调创建数据共享文化，这与开源原则密切相关。Maffeo 强调了跨部门协作、透明度和共享的重要性。作者强调了共同所有权的重要性，并鼓励采用“自下而上”的方法，而不是“自上而下”的方法，以培养将数据融入决策的新文化。数据治理应成为整个组织架构关注的问题，从销售和营销到 IT 和数据架构师。

Maffeo 还强调了分配所有权的重要性。 在扩展数据所有权的重要性时，Maffeo 建议设立“数据管家”，他们在特定业务领域内充当战略决策者，作为顾问，专注于具有不同程度技术专业知识的独特知识。

关键建议之一是：确定主题专家，以确定数据的适当元数据，并为数据集创建摘要描述。这有助于与数据工程师等技术专家合作，以实施这些标准。

建立安全意识文化变得至关重要，提倡风险意识方法，其中数据治理旨在通过多步骤框架保持数据安全。这种方法跨越各个部门，确保透明度并将安全问题整合到组织环境中。

虽然 Maffeo 的实用方法为决策者提供了可操作的步骤，但这可能会以牺牲深度为代价。对实用性的关注可能会使复杂性未被探索，特别是对于那些缺乏强大专业知识的人而言。这种潜在的权衡是至关重要的，因为纯粹的实践理解可能在所有情况下都不够用。

Maffeo 利用她的专业知识提出了一种整体方法。它超越了实施治理和培养数据所有权和管理的新文化。透明度和道德原则与开源价值观相一致，确保了用户和内部团队的信任。本书的大量示例为组织构建自己的数据治理之旅奠定了坚实的基础，从零开始。

除了这本书，还可以查看她在 LinkedIn 上的关于该主题的文章以及一个关于构建数据驱动文化的数据治理课程。