|
Post by sajahnali on Apr 25, 2024 7:12:29 GMT
利益相关者接受了多少小时的培训 接受过数据素养培训的员工百分比 接受过数据治理策略培训的员工百分比 在给定时间段内接受培训的利益相关者数量 参与数据管理会议和活动的员工百分比 建立这些指标可以让您的组织确保数据管理团队做好充分准备来处理围绕数据治理的任务。 过程 数据治理中的流程有助于描述您的组织如何实施该策略。流程反映了数据的收集、移动、存储、访问和保护方式。建立有效的流程对于确保数据在组织的整个生命周期中保持准确和有价值至关重要。 您的业务的可衡量指标和 KPI 包括: 您的企业符合的领域和标准的数量或百分比。 员工登录数据洞察工具或仪表板的数量 同意收集的数据与业务目标相关的员工百分比 通过数 美国数据 据审核的数量 技术 一旦您的组织拥有合适的系统和强大的团队,技术才是真正达成交易的关键。数据治理技术有助于以多种方式支持该流程,为负责管理和维护其质量的团队节省时间和精力。数据治理工具可以: 协助数据分析 识别并纠正数据输入中的错误 评估进入数据库的数据的有效性 安全地存储和维护数据 在整个组织内无缝收集和传输数据 鉴于数据治理技术的潜在功能,该领域的一些可衡量指标可以包括: 您多久运行一次批量清洁过程 分析的属性数量 。 通过工具纠正的数据条目数 数据库中准确数据的百分比 使用数据治理指标来监控和评估技术的有效性可以更轻松地确定您的工具是否实现了预期的结果。如果指标没有提供您希望的回报,那么您可以考虑是否有更好的方法来使用这些工具,或者您是否只是需要更好的工具。 制定数据治理指标以实现持续成功 在数据治理流程中取得进步是一回事,但确保这些进步实际上是有效的则是另一回事。数据治理指标和 KPI 通过确保数据治理计划有效并实现预期结果,对任何数据驱动型业务都发挥着重要作用。 使用正确的工具,建立强大的数据治理策略会变得更加容易。
|
|