好的治理，好的數據
　　穩健的數據戰略對公司SSOT中的數據要求包括:高品質、顆粒化和標準化;而對MVOTs的要求包括:謹慎控制，而且數據需要來源于同一SSOT。這就要求對數據和技術都要有好的治理。如果沒有恰當治理，會出現如下普遍存在的問題:

數據定義可能模糊易變。如果一開始沒有明確定義組成“真相”的是什么(無論SSOT或MVOTs ),利益相關方在試圖管理非標準數據時，都會浪費時間和資源。

數據規則不明確，或應用不一致。如果聚集、整合和轉換數據的規則不清、被誤解或僅是不被遵守--尤其是數據轉化設計很多定義不明的步驟，那么就很難可靠地復制轉化過程并在組織不同部門間利用信息。

改善數據轉化的反饋回路缺失。諸如預測性建模等復雜的數據分析可能由一個團隊負責，但卻在組織其他部廣]被證明實用。缺乏讓這些數據分析能與其他部門分享的機制(通過整合它們到合適的MVOTs中),利益相關方可能會進行復制等無用功，或錯失良機。

強大的數據治理往往需要業務和技術高管組成的常務委員會或評審會參與，但也極其仰賴嚴格的技術監督。如果技術規定禁止高管用自己的公司購物卡購買服務器，那么市場部創造不合規“影子”MVOTs或復制現存MVOTs營銷分析工具的幾率就會大大減小。

企業的運營過程中，穩穩的數據戰略除了對數據有要求之外，還需要一系列的措施來維護數據管理。

數據戰略
　　企業的IT活動要依附于企業的戰略規劃，在戰略規劃下進行一個IT方面的規劃。而人們通常談論的數據戰略就涵蓋了數據戰略規劃、數據戰略實施和數據戰略評估三個模塊。

數據戰略一數據戰略規劃

數據戰略規劃是在所有利益相關者之間達成共識的結果。從宏觀及微觀兩個層面確定開展數據管理及應用的動因,并且綜合反映數據提供方和消費方的需求。
目標:
　　■建立、維護數據管理戰略;
　　■針對所有業務領域,在整個數據治理過程中維護數據管理戰略(目標、目的、優先權和范圍) ;
　　■基于數據的業務價值和數據管理的目標,識別相關的利益相關者,分析各項數據管理工作的優先權;
　　■制定、監控和評估后續計劃,用于指導數據管理規劃實施。

數據戰略一數據戰略實施

組織完成數據戰略規劃并逐漸實現數據職能框架的過程。實施過程中評估組織數據管理和數據應用的現狀,確定與愿景、目標之間的差距;依據數據職能框架制定階段性數據任務目標,并確定實施步驟。
目標:
　　■檢查數據戰略落實情況,定期對實施情況進行評估;
　　■分析差距,和發展目標進行對比,分析存在的差異,明確發展方向;
　　■推動戰略實施,根據存在的差距,結合組織的共同目標和實際商業價值,進行數據職能任務優先級排序,提供資源和資金保障,推動戰略落地。

數據戰略一數據戰略評估

數據戰略評估過程中應建立對應的業務案例和投資模型,并在整個數據戰略實施過程中跟蹤進度,同時做好記錄供審計和評價使用.
目標:
　　■建立數據職能項目的業務案例,符合組織組織目標和業務驅動要求;幫助項目獲取執行層面的支持,同時為投資模型提供參考;
　　■建立一個或一組可持續的投資模型,滿足組織文化和業務案例需求;
　　■遵循投資模型,進行合理的成本收益分析,同時項目資金支持反映業務目標和組織優先級考慮;
　　■對業務案例、資金支持方法及活動的記錄、跟蹤、審計，后評價。

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