Ieva Langenfelde 之前在一家荷兰跨国乳制品合作社担任职务时，她看到了管理良好的主数据与其对日常业务交易的影响之间的相关性。现在在 HEINEKEN 公司，Ieva 是帮助统一一个由 80 家运营公司和 45 个不同的 ERP 系统组成的联合组织的团队的一员。制造商与 Ieva 坐下来了解如何操作。
数据治理对您意味着什么？
HEINEKEN 公司的数据治理经理 Ieva Langenfelde：数据治理与数据所有权有关，以便某人能够做出决策以快速、流程、角色和职责明确且决策符合公司最大利益的方式处理共享数据。当存在数据冲突或不得不花费数月时间时，大型组织无法做出快速决策决定一个过程行动会导致挫败感、额外返工、潜在收入损失或客户不满意。这一切通常都源于主数据，这一事实有时会被忽视。制造商通常会有业务流程所有者负责特定职能或部门，例如销售、制造、物流、供应链。这些 BPO 负责管理他们的流程，每当记录更改请求以更改该流程或升级问题时，这些人都会评估、配置和实施它——或者不执行。同样，IT 部门通常有产品负责人来管理他们的工具和系统以及来自业务的任何更改请求以调整它们。数据通常不是这种情况。数据收集一次但多次使用，在这里创建但在任何地方使用，不同的团队出于各种原因访问和使用它。这就是冲突发生的地方，各种功能或网站无法达成一致在小至测量单位的前进道路上。就像流程流有 BPO 和 IT 有产品所有者一样，数据需要数据所有者。因此，您需要数据治理。？ Ieva Langenfelde 将在工业数据研讨会上主持一场会议，她将在会上讨论“联合 IT 环境的数据治理技巧”
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这个人应该是谁？
需要是一个能够理解决策内容的人，一个不太脱离煤炭工作面的人；但同时在链条上足够高，可以控制并被信任做出正确的决定。可能这个人负责多个地点的许多不同设施，这就是为什么他们应该得到一个支持本地或职能数据顾问团队。这样，数据所有者能够在我收到本地建议和影响评估时问题出现了。一个大型全球组织可能有 +/- 10 个全球数据所有者，并由可能有数百个数据顾问支持。为了管理这一切，并引导和推动浮出水面的数据冲突解决流程，我建议有一个专门的全球数据治理团队来推动它直到完成。对于组织的其他部分，定义和实施部门升级至关重要跟踪并且人们跟随他们。然而，许多组织往往缺少诸如此类的流程。你在 HEINEKEN 的角色是什么？
我参与了 HEINEKEN 目前最大的项目之一，实施 SAP S/4HANA 并连接我们在欧洲的 26 个运营商公司 [OpCos]。我们的目标是协调大约 16 个不同的系统，因为目前每个 OpCo 都有自己的工作方式、记录和使用数据以及他们自己的流程。我的职责是确保数据治理和维护以数据可以实现的方式实施从源头出发e 到目标并适合目标数据模型（也称为一种通用语言）。它还涉及确保数据策略、流程和标准在项目上线后保持同步，从这个意义上讲，它更多地涉及数据维护和质量能力Ieva 使用数据治理“管图”来指导她的团队的项目从定义到成功。使用 www.beno.uk/metromapcreator 创建听起来数据治理类似于持续改进。
绝对如此。数据治理不是一个项目。你不实施它然后你就完成了。它永远不会停止。它的创建可以看作是一个在特定时间跨度内交付的项目，但如果它没有像往常一样，如果你不积极地坚持下去，那么在某个时候它就会失去动力。项目进行到什么阶段了？
这个为期三年的项目已经进行了 18 个月。我们专注于金融初始盟友，因为目标是在整个欧洲实现标准化和简化的财务报告。从这里开始的好处是，财务已经得到高度监管，并且在很大程度上实现了数字化。根据我以前的经验，我知道采购也是标准化和协调流程的热门领域。例如，如果您有多个站点，所有站点都从同一供应商处采购耗材，了解这一点并合并订单可带来巨大的购买力和规模经济。您希望实现什么目标？
我们提供共享服务中心在波兰，即使在中央层面采取行动，不同的 OpCos 仍然分开服务。这个项目带来的是更多的财务流程标准化，但是要标准化流程还需要标准化数据。它将带来更大的可见性、透明度、效率并最终带来盈利能力。它还将使我们能够快速评估和支持我们的 OpCos 的绩效并且在一份报告中准确无误，其中一种通用语言将确保列和行将被普遍理解，无论我们是在看希腊、意大利、德国还是俄罗斯。这是关于提供见解以推动更明智的决策。在这种实施中通常会忽略哪些要素？
如果组织中各个级别的人员——运营、战术和战略– 没有准备好或不了解正在发生的事情以及原因，那么更改将不会奏效。揭开数据治理的神秘面纱并显示明确的业务优势是关键。如果有人问“这对我有什么好处？”，您需要准备一份“临终演讲”，清楚而简单地解释为什么会发生这种情况、它将如何运作、角色、变革影响和路线图。一旦实施，您采取了什么措施来保持势头？这对人们来说很容易他们过于专注于自己的角色或部门，以至于没有时间抬头看看周围发生了什么。数据治理的作用之一是将各种不同的数据所有者聚集在一起，并向彼此展示他们的工作。这些交互还揭示了业务各个部分正在使用的数据元素，并且部门之间经常存在隐藏的重叠以不同的方式利用相同的信息。有了这些知识，我就可以评估该数据的质量，它是否维护良好以及人们是否了解如何维护它，如果没有，那将是我要做的事情例如，通过发布培训材料进行改进。参与和良好的培训是确保人们获得前进所需的知识和信息的关键。制作高质量的培训材料可能具有挑战性，因为它需要来自不同团队的投入，所有团队共同努力创造一些事情对用户友好，易于理解和直观。然而，花时间把它做好是值得的，因为它会在未来省去很多后顾之忧。数据治理的未来会是什么样子？
治理只会变得更加相关和必要。几乎每个组织都在经历某种形式的数字化转型，而这真正意味着由具有可信信息的数据驱动流程支持的数字化解决方案。因此，主数据是实现这些转型的关键推动因素。拥有干净的主数据需要数据质量，而数据质量依赖于需要治理和所有权的规则和标准。关于数据驱动决策制定的讨论很多，但许多人还不知道驱动业务的正确数据。如果他们这样做，那么数据可靠吗？质量标准是什么？你信任它吗？如果你这样做，那么你可能就是亚马逊。如果没有，您可能需要一些治理。
