數據治理是一個系統工程，是一個從上至下指導，從下而上推進的工作。因此，在指導方面必須得到大家的共識，要有一個強有力的組織、合理的章程、明確的流程、健壯的系統，這樣才能使數據治理工作得到有效的保障。下面小編為大家介紹下數據整理成功的六大要素：
要素一：發展戰略目標
戰略是選擇和決策的集合，共同繪制出一個高層次的行動方案，以實現更高層次目標。數據戰略是企業發展戰略中的重要組成部分，是數據管理計劃的戰略，是保持和提高數據質量、完整性、安全性和存取的計劃，是指導數據治理的最高原則。

要素二：數據治理組織
數據治理的組織包括制度組織和服務組織。制度組織主要負責數據治理和數據管理制度。這些組織是跨職能的，通常商業銀行會建立數據治理委員會、數據管理制度團隊等組織，負責整體數據戰略、數據政策、數據管理度量指標等數據治理規程問題。

要素三：制度章程
制度章程是確保對數據治理進行有效實施的認責制度，其中一些是數據治理職能的職責，也包括其他數據管理職能的職責。數據治理是最高層次的、規劃性的數據管理制度活動。換句話說，數據治理是主要由數據管理人員和協調人員共同制定的高層次的數據管理制度決策。這里只簡單的介紹包括哪些制度章程。
1、規章制度。數據治理規章制度類似于企業的公司條例，他會闡明數據治理的主要目標、相關工作人員、職責、決策權利和度量標準。
2、管控辦法。管控辦法是基于規章制度與工具的結合，是可落地、可操作的辦法。
3、考核機制。考核是保障制度落實的根本，建立明確的考核制度，實際操作中可根據不同銀行的具體情況，建立相應的針對數據治理方面的考核辦法，并與個人績效掛鉤。
4、技術規范。技術規范是保障數據治理平臺可持續管理的基礎，隨著數據量的增長、技術水平的發展，為更好的、可持續的實現數據資產的管理與應用，需要建立明確的技術規范。
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