布莱恩·贝瑞| 2015年5月21日
在您的组织中创建数据治理功能是实现主数据管理的一个关键成功因素。就像工厂里的任何机器一样，主数据是一个资产。资产意味着所有权、维护和价值创造:主数据也是如此。借用制造业的一个类比，事务性数据是Widget，而主数据是制造Widget的机器之一。它是组织价值链的一部分。
不幸的是，开始使用MDM的公司在数据治理要求的任何极端情况下都会陷入两个陷阱之一。第一个陷阱是将MDM视为一次性项目，而不是程序。项目有结束日期，项目是持续的。你听说过资产维护吗项目吗?这是危机的根源。将资产作为一个程序来维护的公司做得更好。
第二个陷阱是要求数据治理团队做得太多、太快。如果没有一些要治理的资产，治理就做不了什么。在你弄清楚你需要什么类型的机器，产量要求是什么，或者在你进行资本购买之前，你是否听说过一个机器维护计划?我还没有。首先，你获得资本。你这样做是为了保持它。然后你把它投入生产。然后制定维护计划并执行该计划。
为了成功地支持主数据程序的数据治理功能，您需要理解数据治理中的这些重要角色:执行指导、数据所有者、数据管理员。
遵循以下注意事项:
做为企业中的所有主数据实践建立一个执行指导委员会，重点关注战略需求、量度和责任。
做建立数据质量标准。将他们与业务的战略驱动因素联系起来。定期检查它们。MDM工具集应该提供分析或指示板来提供这种视图。
不要求指导委员会拥有数据模型或流程——这就是数据所有权角色。
做为主数据的每个域建立一个数据所有权组。所有权团队通常是跨职能的，而不仅仅是负责客户主数据的AR经理，或者负责员工主数据的人力资源经理。当您沿着成熟的道路发展时，您将发现主数据有一组广泛的涉众-做做好包容的准备。
做定期召开资料拥有权会议，与执行督导委员会会面，检讨优先事项和议题。
不要求数据所有者“处理数据”。这就是数据管理的角色。
做为主数据的每个领域建立一个正式的数据管理团队。数据管理员是“数据人”——生活在数据中的业务人员，但本质上不需要任何技术技能(尽管技术人员可以为数据管理团队做出贡献)。
不将数据管理员限制为那些向数据所有者报告的人——考虑跨职能!
做预见冲突——数据所有者应该有一些政治技巧。实际情况是，主数据对于企业中广泛的赞助者是有价值的。要切合实际，因为它涉及到一个派别的“愿望清单”，并不断向前移动球。
如果没有数据治理功能，MDM往往是一次性项目(“一次性清理”)，无法提供真正的价值。如果对数据治理如何支持MDM没有清晰的认识，那么它就会起作用。合理的数据治理功能不需要阻碍主数据项目的执行——它支持主数据项目。保持数据治理的战略性、跨职能和灵活性。然后，让MDM技术团队交付这些工具。
