在企業的未來藍圖中，建立一套完備的數據治理體系，這將成為確保我們影響力深遠的關鍵所在。這不僅僅是一個行政程序，更是一場文化的變革。透過深入的諮詢過程，我們將能夠制定成熟且高效的數據治理策略，共同打造一個能夠對整個行業產生深遠影響的數據治理生態系統。

數據治理配套制度與管理辦法

建立數據治理配套制度與管理辦法，並融入組織架構，是確保深遠影響力的關鍵手段。
其過程將有助於制定成熟且有效的數據治理配套制度與管理辦法，共同打造對企業產生深遠影響的數據治理文化。

1 數據治理組織架構

通常，數據治理組織設計包含三個層次：

1. 資訊管理委員會（決策委員會）：制定策略方向
2. 數據責任人：負責執行數據治理工作
3. 業務工作組：協助支援數據治理活動

數據責任人的角色至關重要，包括以下三個職能角色的建立：

1.1 數據所有人

• 負責管理特定類別的數據，直接參與個別產品線的數據操作（建立、修改、刪除）
• 第一線維護（建立、修改、刪除）數據，負責維護數據品質
• 鑒於關鍵數據元件的衡量，建議首選主要數據來源（更新頻率較高、可靠度較高、對業務重要）
• 實際使用數據內容，及時反映數據品質DQ問題，並採取改善措施

1.2 數據管家

• 負責監督特定類別數據的所有數據治理活動。
• 制定數據治理流程和評估指標，分配數據責任人的職責
• 定義衡量關鍵數據元件數據品質的評估指標
• 評估、管理、監督數據品質並生成報告
• 溝通和處理數據品質相關問題，及時上報

1.3 數據託管人

• 根據指示進行數據系統的收集、管理、以及設定存取權限。
• 負責實際數據存儲
• 基於組織層次和業務需求設定存取權限
• 確保數據託管符合相關金融法規要求
• 遵循企業資訊架構和政策運作，並維護系統以確保可用性

2 資料治理管理制度建設

依據企業數據治理現狀評估的結果與成熟度水準，結合企業組織架構進行客變與調整。

2.1 數據標準管理制度建設

在我們的數據治理架構中，需建立堅實的數據標準管理制度。這個制度的首要目標在於推動業務和技術數據標準的訂定與應用，以提升數據品質，保證統一的標準執行。

數據標準管理流程分為制定、申請核准、發佈、變更等環節，確保制度在各個階段的可行性和前瞻性。

此外，數據標準的制定必須全面涵蓋數據管理的各個方面，確保制度的實際應用。相應的角色與職責也需明確，包括高層決策辦公會、數據治理委員會、業務部門主管等，各司其職，共同推動數據標準的實施。

2.2 數據品質管理制度建設

數據品質管理制度的目標是全面提升數據品質管理水準，明確各參與主體及相應職責。
在此過程中，將依照定義、度量、分析、解決、優化等環節，逐步強化數據服務能力。

每個環節都有具體的工作要求，例如從完整性、正確性、時效性等多個角度對數據品質進行度量，並進行根本原因分析以解決問題。同樣，數據品質管理的角色與職責也需明確，包括數據治理委員會、業務部門、IT部門等，共同參與數據品質管理的各項工作。

數據治理政策

制定數據治理政策是將最高管理層對數據治理的期待變成 法典，透過制度的制定和始終如一的執行來樹立全行的數據管理觀念，確保數據治理組織圍繞管控制度來進行工作目標的定義和實踐。

政策的主要目標是：

• 明確數據治理各個相關部門的責任
• 確保數據治理的管理原則和執行是一致地貫穿全行
• 將高級管理層的目標和行為期待作為一致性的訊息提供給機構
• 改變或規範各個部門數據治理人員的行為

結論

建立這樣一套完善的數據治理體系，絕非僅僅一個企業行政手段，它背後承載著一種文化的建設，將為企業帶來深遠的影響力。透過數據標準和品質管理制度的建設，確保在企業內部，數據可以得到了一致的應用與管理，進一步提升了數據品質，強化了數據服務的能力。這套高效且具有深遠影響力的數據治理體系，將為企業帶來穩健的發展。