数据治理的未来：平衡数据治理和数据管理

为所有Citizen Bank的企业数据创建和实施数据治理策略时，这个问题似乎无法克服。凭借1514亿美元的资产以及有关500多万个人，机构和公司（主要是东北地区）的信息，这是一个广泛的投资组合。Cottone评论说，“当使用数据治理这个词时，它会自动发挥诸如'控制'，'安全'，'保护'和'合规性'等概念。”然后是“使用”，“功能”和“概念”这样的概念。创新'，“似乎将整体数据管理与数据治理目标相对立。

 

作为公民银行的CDO，Cottone的任务是根据银行标语管理数据资产：“我们是帮助公民发挥潜力的公民。”这是一项艰巨的任务，要求Cottone利用其在金融领域其他16年的经验行业，包括为数据采集，使用和管理活动提供愿景，战略和政策指导。此外，Cottone承认成功意味着“通过降低风险来提高运营效率，保持收入增长并激发公司内部真正的新见解和创新”。作为第一步，Cottone拥有并负责公民的数据管理政策，而不仅仅是数据政策。这需要将数据管理和数据治理结合在一起。

 

平衡数据管理与数据治理

 

她说，她的兴趣在于数据管理，使人们能够使用正确的参数做出“正确的事情。”她之前的工作背景要求她在整个组织中领导客户体验计划的实施。在那段时间内，她参加了几个数据治理计划。Cottone指出：

 

“他们每个人都在努力，因为这是一个非常沉重的委员会。为治理而治理。它是关于告诉人们他们能做什么，不能做什么，但却没有帮助人们以正确的方式完成任务。人们需要有权力来解决已发现的问题或将其带到某个地方，以便以适当的方式为公司确定优先顺序“

 

在这里，Cottone认为，数据治理，设置策略和程序以确保事情以适当的方式完成，以及数据管理，以正确的方式做正确的事情之间的平衡行为。她承认“在两者之间寻找合适的位置”所面临的挑战。她认为她的“推动使用和支持使我们处于治理视角的风险之中。”但她相信“人们会在你做正确的事情时获得正确的工具，把正确的护栏放好。“为了创造这种平衡，Cottone描述了技术，企业数据和业务之间的三方合作关系。

 

参与数据管理

 

Cottone将矩阵描述为“联合模型”，其中所有技术都是集中的。位于Citizens Bank的技术扮演着“双重角色”.Cottone表示，技术在与业务保持一致的同时，在数据基础架构上进行协作。作为回报，业务为获取任何现有项目的数据提供了需求和资源。企业数据构建了银行所需的数据基础架构。Enterprise Data可帮助技术构建此数据基础架构，并确保业务可利用数据环境来支持业务项目。数据管理的参与与数据治理模型一起使用。

 

双向数据治理模型

 

她说，公民银行的数据治理从上到下自下而上。数据粘合了这种双向架构，包括两种不同类型的数据管理员，数据受托人委员会，项目指导委员会以及最终的执行委员会数据治理模型。

 

Cottone强调Data Stewardship是数据治理的“数据基础”，它依赖于两种不同类型的数据管理员：Source Stewards和Customer Stewards。两种类型的管理员都会提出问题，参与技术实施，并与业务部门数据受托人合作。“他们得到了他们的手，并帮助作为一个团体做出决定，”Cottone说。Cottone说，所有数据管理员都会帮助“优先处理问题并与他们的组织进行沟通”。她解释说，这些人“实际上得到了他们的手，”并“定期花时间在数据相关的主题上”。

 

来源和客户管理员的重点不同。她说，Source Stewards是一个约60人的小组，负责处理大约75个信息源“流入新建的网关”。他们专注于“客户会计交易，以帮助我们的业务合作伙伴。”

 

顾客管家，一组15人，“更多地考虑客户应该考虑他们所处的业务，”她指出。这些人基于对这些用户拥有的所有产品的访问权，从整体上概念化客户群。此类客户信息存储在客户主数据中。客户管理员与客户进行大量数据质量工作。但是，如上段所述，客户和来源管理员参与相同的流程。

 

数据受托人让数据管理员参与并协助两个团队的持续管理。数据受托人向计划指导委员会（PSC）传达信息，这将有助于PSC“审查财务和项目状态。”PSC预算用于整个数据计划。跨越业务线并且无法解决的问题流向CEO和他的直接报告，他们充当这些问题的调解者。

 

Cottone描述了自上而下的管理人员确定了引入Data Lake的资源及其优先级。PSC有助于引入这些来源以及订单。由于“从客户的角度来看两种不同的竞争观点，他们还确定有人帮助决定客户主人的挑战。”随着数据进入Data Lake，指导委员会优先考虑许多问题，“尤其是当受托人在那个街区外面，“科托内说。PSC和数据受托人将这些目标传达给数据管家，完成了这种双向治理模型。数据治理模型与其企业数据参与模型一起使用，包括人员，流程和技术。

 

使用数据来粘合数据管理和数据治理

 

在数据管理和数据治理的背景下，“数据是将人员，流程和技术结合在一起的粘合剂”，她强调说。这“使公民的员工能够完成他们的工作，并最终使他们更容易增加收入，降低成本并改善客户体验。”

 

数据构成了所有这一切的中心，也是人们搜索和编织信息的能力。“数据质量是其中的重要组成部分，”Cottone在数据管理和数据治理方面表示。“关于数据质量流程的持续参与吸收了数据管理。”数据质量通过共同填充，分析，提出改进，进行更改和监控数据，以推动所需业务成果的方式帮助连接数据管理员。数据质量仪表板针对75个系统中的每个系统的关键元素，帮助Data Stewards“以优先级方式解决问题。”通过数据，将人员，流程和技术结合在一起，实现了真正的数据治理。

 

作为粘合剂的数据赋予数据治理权力。对于Cottone，这意味着：

 

“寻找，理解和信任数据。成为CDO意味着对人，流程和技术充满热情。数据治理不仅仅是数据，而是将数据交到每个数据公民手中，即前线人员正在投入工作。“

 

从这个口头禅，Ursula Cottone平衡了数据治理与数据管理，实现了公民的最初使命，“通过快速访问高质量数据，为客户提供信心，支持数据驱动的决策，从而为业务合作伙伴创造竞争优势。”

 

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