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在Gartner发布的《完善数据分析与治理路线图》报告中，为企业提供一套系统化的方法和路径，帮助企业实现数据驱动的业务增长。该报告深入剖析了数据分析与治理面临的挑战、重要性及其实施步骤，为企业指明了数据治理的方向。
实现有效的数据和分析治理面临的挑战
在Gartner调研的企业中，有55%的企业认为缺乏标准的治理方法是实现数据治理目标的最大障碍。其表现在：
1. 治理意识不足
许多企业机构在推动数据和分析治理方面缺乏足够的意识和动力。他们认为治理可能拖慢业务进展，或者与IT关系更大，而与业务关系不大。然而，有效的治理对于数字业务的成功至关重要，能够推动可持续的业务增长，管理竞争威胁，并创造新的业务价值。
2. 商业案例缺乏说服力
报告指出，只有少部分企业制定了令人信服的数据和分析治理商业案例，将治理与可量化的业务成果、支持性的业务流程以及必须治理的数据和分析资产联系起来。这使得企业在寻求治理投资时难以获得支持。
来源：Gartner
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已无法满足数字业务的需求。Gartner倡导采用自适应和灵活的治理方法，为不同的业务场景选择合适的治理方式。这种方法能够更好地应对快速变化的市场环境，提升治理效率。
来源：Gartner
管理/维护数据分析与治理的关键阶段
1. 战略对齐
需明确数据和分析的战略目标，并制定相应的路线图。通过讨论和分析，确定治理的范围和运营模式，确保治理工作与业务目标保持一致。
来源：Gartner
2. 行动规划制定
对现有的治理能力和问责与道德规范等关键领域进行成熟度评估，确保治理项目的顺利实施。制定与业务成果相关的数据和分析治理章程和框架，设立项目治理足迹，满足战略监督的需要。确定治理的运营模式，设计治理部署方案。
来源：Gartner
3. 项目执行
分析现有的政策和标准，评估它们之间的重叠、差距和冲突内容。建立技术基础设施、工作流以及合规和报告机制。与关键利益相关方共同确定政策和标准的内容并评估部署计划。
来源：Gartner
4. 监控跟踪
根据预期评估实际运营行为和结果，并解决问题。评估治理政策对业务成果的影响，并确定需要改进的地方。使用自动化工作流程和风险阈值来推动行为的改变。
来源：Gartner
5. 优化和规模化
建立迭代流程和学习流程：追踪与数据有关的问题并及时有效地解决。重新评估战略和模型，并在全企业内实施前进行控制测试。根据成熟度、文化和风险偏好，设计新的企业流程、角色和技能计划。
来源：Gartner
参与数据和分析治理的领导和团队
数字化业务最成功的企业组建了跨部门团队，共同推进数据和分析治理工作。以下是Gartner建议应参与数据分析和治理的主要角色和部门：
来源：Gartner
首席数据和分析官（CDAO）：指导制定数据和分析治理战略，确定运营模式，并部署相关工作。
数据和分析领导者及其团队：建立D&A治理实践和流程的基础和框架，评估成熟度和阻碍变革的文化。
应用和软件工程领导者及其团队：管理新技术、交付方式和组织模式的采用，支持D&A战略和治理目标。
项目和组合/PMO领导者及其团队：协助创建项目计划，实现有效治理，进行投资管理和优先排序。
技术专家团队：构建和部署数据管理治理技术和程序，提高数据质量和业务能力。
基础设施和运营领导者及其团队：提供关于基础设施和运维能力的洞察，指导数据治理所需的基础设施和运营变化的规划活动。
安全和风险管理领导者及其团队：确保风险管理和信息安全在治理项目中得到理解和解决。