数据治理是一个系统工程，是一个从上至下指导，从下而上推进的工作。因此，在指导方面必须得到大家的共识，要有一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、健壮的系统，这样才能使数据治理工作得到有效的保障。下面小编为大家介绍下数据整理成功的六大要素：
要素一：发展战略目标
战略是选择和决策的集合，共同绘制出一个高层次的行动方案，以实现更高层次目标。数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，是指导数据治理的最高原则。

要素二：数据治理组织
数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的，通常商业银行会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织，负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。

要素三：制度章程
制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度，其中一些是数据治理职能的职责，也包括其他数据管理职能的职责。数据治理是最高层次的、规划性的数据管理制度活动。换句话说，数据治理是主要由数据管理人员和协调人员共同制定的高层次的数据管理制度决策。这里只简单的介绍包括哪些制度章程。
1、规章制度。数据治理规章制度类似于企业的公司条例，他会阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准。
2、管控办法。管控办法是基于规章制度与工具的结合，是可落地、可操作的办法。
3、考核机制。考核是保障制度落实的根本，建立明确的考核制度，实际操作中可根据不同银行的具体情况，建立相应的针对数据治理方面的考核办法，并与个人绩效挂钩。
4、技术规范。技术规范是保障数据治理平台可持续管理的基础，随着数据量的增长、技术水平的发展，为更好的、可持续的实现数据资产的管理与应用，需要建立明确的技术规范。
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