缺乏数据沿袭、质量和定义的商业智能并不可靠
玟琦 CIOZJ

数据治理并非只关乎技术。它还涉及通过分配正式角色和职责来建立数据的业务所有权。

UPMC 位居以数据为中心的转型医疗保健业的前沿,其目标是改善癌症和其他疾病的研究成果。该公司斥资 1.05 亿美元建立一项企业分析计划,旨在确定提供医疗服务的真实成本并分析临床实践差异,以建立疾病管理的最佳实践。

实现这些目标需要清洁、安全且互联互通的数据。UPMC 数据治理总监 Terri Mikol 表示,数据质量不仅仅需要技术。她论述了为什么业务培训、所有权和监督对将数据转换为重要的商业智能至关重要。

数据分析似乎是一项技术投资,但您已经在流程和人员方面投入大量资金。对此,您是怎么想的?

Terri Mikol:将数据所有权分配给业务部门是我们努力提升整个 UPMC 数据分析能力的关键策略。要成为一家真正的数据驱动型企业,我们需要抛弃商业智能和报告中所谓的“秘密武器”。业务部门在了解流程后会更加信任数据。

您如何分配责任?

在广泛的数据治理计划中,我们将让更多的人员参与数据相关的工作。UPMC 的管理人员们现在忙着挑选最佳数据源、定义业务术语及致力改进数据质量的工作。

我们的信息所有者来自业务部门,而非 IT 部门。他们负责治理整个组织内的数据领域,不存在对应用系统和业务单元的区别对待。例如,注册数据的信息所有者负责治理公司下属医院、诊所、医师诊室、急救中心和急性后期护理机构的所有注册数据。

我们为每个数据域指定多名数据管理员。这些管理员在信息所有者的指导下,提供关于特定护理设置和应用系统的当地专业知识。他们将共同创建关于所有数据使用位置及用途的重要元数据。

如果没有治理委员会,您能否完成此工作?

Mikol:不能。我在没有委员会的情况下从事了 12 年的分析工作,如果没有行政领导,则无法制定新的企业流程并加以实施。信任新流程的人会举手赞成。其他人可不会。如果您尝试更改人们的工作方式,则需要从上到下。

成功实际上可归结为两件事:

  1. 共享的数据管理。且此工作需要所有权和培训。
  2. 不要放弃。这不是新观点。我们都知道从事数据仓库和商业智能工作所付出的代价。我们只需坚持不懈、持之以恒,才能真正做成企业。

 

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