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[數據治理 #4] 數據治理中的資料策略

鍾德霖 博士 David Chung Ph.D.
副合夥人 Associate Partner
星普思管理諮詢有限公司 Synpulse
長期以來數據治理對金融機構來說重要性不言可喻，但往往投入數據治理資源的優先序相對並不高。然而近幾年隨著資料科學、AI乃至於生成式AI（Gen AI）的興起，數據治理的重要性不斷因為技術的演進而進一步「被迫地」突顯出來。在本系列文章將以數據治理 Data Governance 為核心進行不同面向的介紹與探討。

本篇文章將探討數據治理中的資料策略。
資料策略不僅僅是一份處理資料的發展藍圖，且是一個組織面對資料時的願景，並且將資料管理的實務與您的業務目標對標。沒有資料策略，資料治理可能會淪為僵化的合規活動，與組織目標脫節導致看不出實際的成效。
定義資料策略為何對於數據治理如此重要？
  • 才能有明確的目標：數據治理常見的議題之一是不知為何而戰，透過定義明確的資料策略的過程，組織內部將取得一致的戰略性目標。
  • 才知道執行哪些決策：有了目標之後，即能進一步依據目標而產生出行動方案；而在行動方案執行的過程中亦將明確知悉資料將被用於進行哪些決策。
  • 才能有效運用資源：在組織的人力、時間、預算有限的情況下，有了資料策略即能正確地判斷資源應當投入於哪些層面而減少衝突、重工與浪費。
總的來說，數據治理往往讓人垢病的議題之一即為投入了大量的資源卻不見明確的成果；缺乏明確的資料策略可能是主因。有了資料策略，能協助您的數據治理的成效更為有感，更能讓數據為您的組織帶來更大的價值。



本文內容已獲鍾德霖博士授權，未經同意禁止轉載。原文出處：
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