Gartner：完善数据分析与治理路线图
是什么让建立有效的数据分析与治理如此具有挑战性？
数据和分析（D&A）领导者存在治理困难的一个原因是，他们试图在D&A用例前制定治理政策。
传统的D&A治理方法产生的摩擦多于价值，因为企业在控制混沌数据的使用过程中矫枉过正。
他们要么自上而下、依靠命令和控制进行“事前”（在其使用之前）数据治理，要么直接忽视这个问题。
数据分析与治理如何助力成功实现数字业务目标？
传统的数据分析与治理一刀切方法无法实现数字业务所需的价值、规模和速度。
然而，自适应和灵活的治理能够帮助数据和分析领导者为不同的业务场景选择不同的治理方式。
Gartner以专家研究和不同行业数千家企业的互动采访为基础，将数据治理最佳实践编撰为可定制的路线图。贵公司可透过这一路线图了解规划和执行有效数据治理项目的关键阶段以及所需资源和人员。
贵企业现有的数据治理模式是否与数据和分析战略一致？
如何评估贵企业数据治理的成熟度？
哪些团队需要参与到数据治理中？
主要包括哪些关键阶段？
通过与已成功实施数据治理项目的客户沟通互动，Gartner从中整理出了最佳实践洞察。路线图则显示了目标和预期成果的优先顺序，可用于协调所有利益相关方。
下面将重点介绍一些关键阶段和相关的Gartner资本样本。
战略对齐
建立正确的治理基础
行动规划制定
建立有效的治理结构
项目执行
设计和部署治理政策和标准
监控跟踪
评估和提高绩效
优化和规模化
建立迭代流程和学习流程
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Gartner：完善数据分析与治理路线图
