终于有人把数据治理成功的指标总结出来了！

对于组织来说，建立一套与其数据治理目标相一致的明确指标，并根据这些测量结果定期评估和调整其数据治理计划非常重要。持续改进是成功的数据治理计划的一个关键方面。

衡量数据治理计划的成功对于确保其有效实现其目标并为组织创造价值至关重要。成功可以通过各种关键绩效指标 (KPI) 和指标来评估。以下是组织衡量数据治理计划成功与否的一些常见方法：

• 数据准确性：通过将数据与可信来源或基准进行比较来衡量数据的准确性。

• 数据完整性：评估数据记录的填充情况以及基本字段是否一致填充。

• 数据一致性：评估不同系统和来源之间数据的一致性。

• 数据及时性：衡量数据的最新程度以及在需要时可用的程度。

• 用户参与：跟踪积极参与数据治理活动的数据管理员、数据所有者和其他利益相关者的数量。

• 培训和意识：衡量数据治理培训和意识计划的参与率和完成率。

• 事件减少：监控数据安全事件和违规事件随时间的减少情况。

• 监管合规性：通过跟踪报告的事件和罚款的数量来评估对数据隐私法规的遵守情况。

• 数据治理成熟度：使用成熟度模型来评估组织在数据治理实践方面的进展。

• 政策遵守：衡量数据治理政策和程序的遵循程度。

• 数据目录使用情况：跟踪数据目录的采用和使用情况，包括搜索、视图和数据资产下载。

• 元数据完整性：评估关键数据资产元数据的完整性和准确性。

• 业务影响：衡量数据治理对关键业务指标（例如收入、成本节约和客户满意度）的积极影响。

• 数据利用率：跟踪分析、报告和决策的数据利用率的增长。

• KPI成就：设定与数据治理相关的具体KPI，例如减少一定比例的数据错误或达到一定的数据质量分数。

• KPI 跟踪：定期跟踪并报告实现这些 KPI 的进度。

• 项目成功：通过衡量项目完成情况、对时间表的遵守情况以及项目目标的实现情况来评估数据治理项目的成功。

• 调查和反馈：通过调查或反馈机制收集员工和利益相关者的反馈，以衡量他们对数据治理的理解和看法。

• 成本降低：衡量通过数据治理举措实现的成本降低，例如减少数据错误、降低合规罚款或减少数据管理开销。

• 投资回报率 (ROI)：通过将收益（例如，增加收入、节省成本）与与计划相关的成本进行比较来计算数据治理的投资回报率。

• 委员会审查：通过定期审查数据治理委员会或类似管理机构的决策和影响来评估其有效性。

• 问题解决时间：跟踪识别和解决数据质量问题所需的平均时间。

• 审计结果：评估内部和外部数据治理审计和评估的结果，包括合规性审计。

• 使用指标：如果使用数据治理软件或工具，请监控使用指标，例如用户登录、数据沿袭跟踪和数据治理工作流程完成率。

• 路线图里程碑：通过跟踪计划的里程碑和计划的完成情况来衡量组织数据治理路线图的进度。

• 客户满意度：收集客户和利益相关者对组织提供的数据的质量和可靠性的反馈。

• 仪表板指标：创建数据治理仪表板，显示关键指标、KPI 和进度指示器，以便于监控和报告。

数据治理是组织内有效管理和利用数据的一个关键方面。然而，它经常被误解并且缺乏明确的定义。为了确保数据治理计划的成功，就该计划的范围和目标达成共识至关重要。