有不少同學問我有關數據治理的問題。其實，在當下，我心中都有一個問題：你要數據治理做什麼？因為事出必有原因！如果你要做數據治理，那是很困難而且不容易看到成效的一項工作。如果你反過來想：我們要利用數據治理來解決，或是優化什麼問題，設定一個範圍，給出一個明確的目標與相關的指標。藉著一個個明確的目標被完成，才有可能逐步優化組織數據治理的成熟度。
沒錯，先考慮達成相關的里程碑！這只是專案管理的基礎知識而已。在這商業的環境裡。老闆可能聽到觀念就開槍，但是，你一定掌握：效益為王的概念。
如果你知道上面的概念後。數據治理對你來說，如何去做？就是在「知識」的問題裡打轉。當你具備知識之後，再記得一概念：PPT, People, Process and Technology，數據治理的實踐，絕對圍繞著這三個維度在走，當然，People 是唯一牽動這三項維素的主角，而 People 的第一件事就是要擁有這些知識，把這些知識轉成你的智慧，People 才得以活用知識，利用數據治理，達成你要呈現的商業價值。
數據治理的背景其實就是資訊化企業後的一項結果。現在企業擁有大量的資訊，也可以說是數據，關鍵是：為了將數據後面的價值給呈現出來！你們需要政策、流程和標準的方法，可確保整個企業的高品質、安全且合規的數據管理。
這是一個龐大的範圍，如何實踐？剛剛文章前面已經說了。找出可以立即產生效益的方向，設立里程碑，逐步地推動下去。如果根據 ISO24668 的概念來看，關鍵的第一項工作：公司內部的數據，是否都能找到相關的負責人嗎？這些負責人？可以回答所有數據的相關問題。這些問題？有關數據的屬性與數據的有效性，因為牽涉到數據的品質、完整、安全與合規。
所以，這些負責人要做什麼？與數據相關的：業務策略、角色職責、法規、還有相關的風險。這裡面就牽涉到要執行的工作，也可以說是流程！比方說：檢視外部的標準、調整內部的標準、審核與稽核。在這些負責人之上，可能還需要有一個委員會之類的組織，代表公司管理層對於這件事情的重視與運作。
流程沒有那麼簡單！比方說：數據分類、數據品質管理、數據隱私與安全，這是基本三大類，已經牽涉到數據管理的層面了，因為需要日常運作。單一部門的議題可能牽涉到：如何保留或歸檔、如何存取、如何優化。跨部門的運作可能牽涉到：數據整合、還有自動化的議題，如果流程不順，不可能有自動化的。想想過去 EPR 導入失敗的主因就在此。
有這麼多知識，牽涉到那麼多工作，要做，絕對不是一步可以到位的。也不可能是買幾套軟體就可以成功的。綁定你們的業務問題，或是優化業務，逐步的將這些工作效益化，才有可能可以長久逐步的提升數據治理的成熟度。
說到這裡，同時告訴你：知識很重要。因為，如果你沒有上述這些知識，你會連方向都摸不清楚的。大數據國際認證的核心知識手冊，很多都是免費的，國際認證課程與認證考試，證明你的實力，歡迎你來。