數據是新型石油的說法屢見不鮮，還有人稱數據為新型黃金，在小編看來也許哲學家和經濟學家對這些說法可能會提出質疑，但在如今的時代，毫無疑問，對于任何希望實現數據驅動決策的組織來說，數據管理和數據治理、分析是至關重要的。
數據治理必須涵蓋數據的整個生命周期，從數據收集一直到數據管護。在這個生命周期中，小編為您總結了數據管理的關鍵方法，一般有以下幾種：
關于與數據相關的責任和活動是集中管理還是放權管理，組織必須適當權衡。
技術驅動型的人往往傾向于從解決方案出發。常見想法是“這項新穎的技術一定有應用！”要想避免陷入未使用過的高科技帶來的陷阱，就不要從解決方案入手，而要從問題或機會開始研究。經驗表明，這種思維模式的轉變很難，特別是對于經驗豐富的IT 領導，他們習慣于主動提供最先進的解決方案。
業務視角和技術視角之間的鴻溝主要在于流程和數據領域。雙方常常都認為自己是開放的，但卻不知不覺陷入舊思維方式。許多人都表示他們是從組織的利益出發才這么想和做的。
· 不斷發問：是否存在問題（某些事情沒有按其應有的方式進行）？有機會么（雖然有效，但還可以改進）？能不能創新（新的商業模式）？確定并量化實際的痛點和可能的收益。
· 尋求對話：與各個獨立的業務職能部門探討可能的收益，并一起驗證。
· 培養產品思維：從項目經理到產品所有者的視角轉變有利于數據管理工作的開展。眼光可以更長遠，不應局限于單個項目的結束。
數據管理是整個組織中每個人的工作。它尤其不是一項 IT 工作，也不是從技術開始的。數據管理是在相互理解的堅實基礎上構建業務與 IT 之間的橋梁。
除非在公共部門或非營利組織，否則數據處理工作需要增加可測量的利益相關者價值。在數據方面有投入的組織都希望看到回報。我稱之為“數據回報率”（Return on Data，ROD）。這種表述來源于財務術語“投資回報率”（ROI），它對于任何需要花錢的活動都至關重要：只有能得到收益才會去做。
談“數據回報率”不是以處理數據為終極目標。要判斷數據活動效果如何，必須要看它對組織整體狀況的影響。這包括間接和長期的影響，以及對潛在問題的規避情況（這意味著對風險的處理）。
構建令人信服的業務模式并不是為了讓數據投資看起來足夠有吸引力，為了確保資金安全，則需要從一開始就從商業導向出發。盡早發現業務模式的負面影響并不是失敗！
僅僅根據某些事實做出決策是不夠的，而是需要整體考慮組織范圍內所有的相關事實。
作為決策流程的一部分，“問題升級”只是意味著將決策提升了一個層級。理想情況下，視角會從部門角度轉變為可以減輕偏差的跨職能角度，并最終轉變為可以避免偏差的全體“股東”角度。
這樣的流程有助于不受個人觀點和動機影響做出決策，而且可以鼓勵組織中級別較低的人跨職能看待問題，并提出跨職能的最佳建議。
很多組織有共享官方信息和想法。這不應是單向的，每個人都應該能夠與他人分享自己的想法，最好是以系統的方式。實際上你可能有多個技術平臺，但是需要聲明哪個是唯一用于交流的平臺。而數據辦公室的成員應該是首批積極使用該平臺的人員。
