现在您已经开始构建协作数 构建强大的数据治理计划 据治理计划并采取措施让每个人都参与进来，现在是时候设置数据治理 KPI 来衡量计划的成功了。
建立数据治理 KPI 将帮助您评估数据治理工作的有效性。为了提高效率，请选择符合组织数据治理目标以及对业务最重要的数据使用方面的具体指标。
以下示例可能适用于您的数据治理方案，也可能不适用。随附的图表仅供参考。您可以先从一组数据治理 KPI 入手，用于跟踪您最重要的目标、风险最高的领域或质量问题。
查看电子邮件参与度报告，了解最新基准和最佳实践
工作邮箱
名
通过提供我的联系信息，我授权 Omeda 就可能与我相关的产品和服务与我联系。请参阅我们的隐私政策了解更多详情，或 随时选择退出。
立即阅读
启动后，请定期审查和调整这些 KPI，以确保它们始终具有相关性，并为数据治理计划的成功和影响提供有意义的洞察。
定义明确的目标和数据治理KPI
准备好开始定义数据治理计划的具体目标后，请问问自己想要实现的目标。常见的目标可能包括提高数据质量、降低数据风险以及实现更明智的决策。然后，制定与这些目标相符的数据治理 KPI。
因此，让我们看一下不同类别的数据治理 KPI，以获得有关如何通过定性和定量指标的组合来衡量成功的启发。
值得关注的数据治理KPI
定性指标
数据质量KPI
数据质量关键绩效指标
确保高数据质量是数据治理计划的基石。关注数据的准确率、完整性、一致性和时效性等指标，可以帮助您评估数据在决策中的可信度和实用性，以及需要通过改进数据质量来弥补哪些不足。通过跟踪和改进这些因素，您可以为可靠且可操作的数据奠定基础。
以下是可以帮助您开始提 电话号码清单 高数据质量的数据质量指标示例：
数据准确率：无错误或准确的数据记录的百分比。
数据完整性：必填数据字段已填写的百分比。
数据一致性：数据值在整个数据集中的统一程度。
数据及时性/速度：在指定时间范围内更新的数据百分比以及识别已过时且需要更新的数据的能力。
数据目录、数据字典和元数据 KPI：
组织良好的数据目录和全面的元数据管理是高效数据管理的必备工具。目前市面上有许多数据目录和数据字典产品，可以满足数据治理项目和组织机构的多样化需求和范围。其中许多工具可以与各种现有数据源集成，让您在构建数据治理 KPI 仪表盘方面领先一步。
实施后，您应该密切监控数据目录和数据字典的采用和使用情况。因为数据的使用、评级和访问次数越多，您的数据就越有可能在整个组织中推动可靠的决策。
从以下指标开始可以帮助您跟踪整个组织如何使用数据，以及哪些数据对最终用户有价值：
已注册数据资产的数量：已编 你可能会遇到这样的情况 目的数据资产数量以及数据资产量随时间的变化情况。
用户参与度：与数据目录和元数据的交互程度，以及参与度随时间的变化。
用户评分：用户认为数据的价值如何，以及他们认为数据的可信度或准确性如何。
元数据完整性：每个数据资产的已完成且可访问的元数据字段的百分比，以及可能需要改进的地方。
参与度指标
数据使用和访问 KPI
数据使用和治理关键绩效指标
监控数据的使用情况和访问权限对于了解数据在组织内的利用效率至关重要。衡量数据使用量的增长、数据访问或报告请求的数量以及访问审批时间，可以深入了解数据资产对最终用户的可访问性和相关性。显示高质量数据的利用率有所提升，利益相关者的访问速度更快，可以提高组织各级的效率并加快决策速度。以下指标可以帮助您跟踪此进度：
数据使用量增长：运行的 电子邮件线索实现 数据查询或数据访问请求的数量增加。
数据访问批准时间：授予数据访问请求所需的时间。
数据访问合规性：符合安全和隐私政策的数据访问百分比。
数据管理关键绩效指标
这衡量了数据管理员日常管理数据资产的效率。因此，您应该跟踪数据管理员的工作效率、培训完成情况以及对数据治理政策的遵守情况，以评估组织内部数据管理的整体有效性。
跟踪数据管理成功程度的指标可能包括数据质量任务的完成情况、数据管理培训课程的次数以及其工作的准确性，其中包括：
数据管理员生产力：数据管理员完成的数据质量任务的数量。
数据管理员培训完成情况：已完成所需培训的数据管理员的百分比。
数据素养与培训关键绩效指标
数据素养和治理关键绩效指标
但需要考虑的不仅仅是数据管理员。提升整个组织内所有数据用户的数据素养是一个持续的过程。通过调查/评估来评估数据素养，并跟踪培训出勤情况，以确保员工掌握有效利用数据所需的知识。
通过以下指标衡量整个组织的数据素养的提高：
数据素养评估分数：通过测试员工数据知识的评估得出的分数。
数据培训出勤率：参加并完成数据素养培训的员工人数。
财务指标
成本节约和投资回报率 KPI
投资回报率数据治理关键绩效指标
来源：
展示数据治理计划的切实效益对于获得持续支持至关重要。衡量数据使用改进带来的成本节约，并计算投资回报率，以展示该计划对贵组织的财务影响。
例如，通过测量以下内容来计算数据相关事件的减少量或冗余数据管理流程的消除量：
成本节省：通过数据治理改进（例如减少数据事件、优化数据存储、更好的预测）节省的金额。
投资回报率 (ROI)：数据治理举措带来的投资回报，例如更可靠的潜在客户评分和更快的计费流程。