良好的数据是好的决策、好的流程和组织效率的基石。然而，当向下分析到数据库层时，许多组织发现，它们实际上正遭受坏数据的痛苦。这是一个公司的沉默杀手——伟大的决策被证明并不那么好，因为决策基于不完全的信息，而良好的过程可以更好，并且组织效率下降，除非员工实施超英雄的努力以完成工作或扑灭大火。

　　有些企业还在使用冗余的进程，除了“我们一直在这样做”以外，没有更好的理由。然而，使用智能数据管理解决方案，以及转换到“一个单一入口点”理念，企业可以受益于降低成本或浪费，并建立更值得信赖的信息基础。

　　不知道你的组织是否是正遭受恶劣数据影响的无知大众之一？这里有一个困扰组织的最严重的症状的列表。

　　多个入口点。有些组织输入数据到多个系统，而不是建立系统之间的桥梁，并确定授权数据的来源。由于多人基本上执行相同的任务，这将导致成本增加，而且不一致数据导致不一致的决策。

　　缺乏数据问责。必须有人负责组织中的数据质量。如果没有问责制，当数据驱动的决策失败时，无法追究责任。而且当没有人拥有数据时，很难修复数据。

　　报告困难。当不同的团队坚持不同的标准时，准确和可靠的报告在最好的情况下也会变得非常困难。在最坏的情况下，各个报告显示不一致的信息，制定决策几乎是不可能的，而确认数据源并更正报告，将放慢或停止执行决策。如果没有及时发现信息的差异，糟糕的决定将发生。更重要的是，下游的数据用户必须重新创建自己的相关数据或等待干净的数据，这阻碍了流程与做好本职工作的能力，成倍降低组织的效率，并且否定正在进行的商业智能举措。

　　增加成本。当人们做多余的工作，而其他人试图检查不一致性的时候，该公司将不会有效地运作。公司或者赔钱，或花更多的钱——不管怎样，这是一个糟糕的业务战略。

　　这些听起来很熟悉吗？如果他们这样做，不要惊慌。以下是我们在威斯敏斯特学院（Westminster College）修复事情的方法。

　　通过数据治理提升组织效率

　　针对数据效率，威斯敏斯特学院采取了积极的步骤，确定了许多目标，主要是关于建立“事实的单一版本”，这这些数据会自动填充到依赖相同数据的其他系统中。由于企业文化把我们带到了所在的位置，当涉及到数据决策时，我们建立了数据治理模型以帮助保持每个人都严守道德纪录。我们不再简单地把数据保留在某个地方，因为我们收到了来自用户的解释：“但没有人使用那个字段”。我们也不再允许部门简单地创建重复的记录以解决围绕业务运行的问题，或者许可数据的单一入口点的要求。同样，在没有充分的业务理由以及没有真正理解变化对组织的影响的情况下，我们不容许一个新的部门副总裁（VP）进入，并上传或下载他所在单元的数据。

　　数据拥有者应负责数据的质量，更重要的是，授权作出决定和采取行动，以确保数据的高质量，并支持组织的工作效率。行政领导应引导数据管理者维持跨整个组织的一致性——即使他们不驻留在同一个组织筒仓。我们的模块经理委员会（Module Managers Committee）大多数时候是不活动的，并没有任何真正的权力，但我们给它一些话语权。现在，在数据更改继续以前，委员会有权利说“不”或施加要求。所有重大的数据决策须通过集团的审批。当然，集团不打算对请求简单地说“不”，而是确定更改的意义。举例来说，这将确保一个新的副总裁在继续他自己的数据管理解决方案之前了解二次指令的后果。

　　所有事业部VP都被指示修改工作描述，以包括他们的委员会成员和参与评估的性能指标。信息服务主任——他直接向我（CIO）报告——领导矩阵式管理型委员会。

　　现在，我们有一个合适的结构去解决文化差异，我们一直把我们的注意力转向清理现有的数据。在过去的一年，我们已经进行了两次重大努力。其中一次已让学院为一个部门规范化了所有的数据。在这个过程中，学校的其他分部也识别到弱点，最终为集团的努力提供了帮助，并且当识别到数据缺失时，清理范围已经扩大到解决数据不足。

　　不言而喻，但很明显，当事情必须做两次时，潜在的错误将倍增。对于所有的数据元素，我们正转移到一个权威的数据源，尽可能地使用单一的入口点寻求原始数据的来源，而不是更新密钥或试图把原始数据保持在两个位置。例如，我们的教练目前手动地在学院网站上维护他们的运动员名册，某些时候，这些信息也被手动地输入到校园的ERP系统，在ERP系统中，它被用于募款行动。我们正在改变这一过程：我们计划为学院网站创建一个SharePoint Web部件，该部件直接从ERP系统提取并显示名册信息，这样我们就有了单一的入口点。教练然后将在ERP系统中维护名册信息并尽可能快地更新信息，这为我们的网站带来了及时的信息和一致的数据，可以下载用于募款。

　　这仅仅是几十个正在进行努力的例子之一，使在威斯敏斯特的事情做得更好，但它真正体现了组织承诺确保数据为你工作的需求，而不是以其他方式。