Data governance 資料治理
AI 導入卡住的地方通常不是模型，是資料：放在哪、誰在用、能不能信。先把這三件事弄清楚。
01
適合誰
- 同一份資料在不同部門有不同版本，數字對不起來
- 想導入 AI 或 BI 報表，但不確定資料能不能用
- 不清楚公司有哪些個人資料、放在哪裡、誰可以看
- 正在規劃串接舊系統，想先把資料整理好
合作週期 3 個月、半年或一年
計價方式 依個別案例估算
分散的資料
ERP、Excel、各部門系統
清冊與標準
位置、擁有者、欄位定義
品質與權限
定期檢查、個資分類
可信任的資料
給報表、給 AI 使用
02
服務內容
資料盤點
列出公司有哪些資料、放在哪個系統、誰負責、誰在使用。
標準化
統一欄位定義、代碼與命名，讓不同系統的同一筆資料對得起來。
品質監控
訂出品質規則（完整性、正確性、即時性），並建立定期檢查的方式。
權限與個資
依角色設定存取權限，標出個人資料與敏感資料，對照個人資料保護法的要求。
03
執行方式
1. 盤點
訪談與系統調查，完成資料清冊。
2. 訂規則
制定標準、品質規則與權限原則。
3. 導入
在系統與流程中落實，並處理最關鍵的資料問題。
4. 監控與交接
建立定期檢查，交付文件給負責的同仁。
04
交付物
- 資料清冊（位置、擁有者、使用者）
- 資料標準與命名規則
- 品質規則與檢查方式
- 權限與個資分類表
- 治理文件與交接說明
05
合作週期
以三個月、半年或一年為一個週期，依範圍決定。每個週期結束時，我們會和你一起對照一開始設定的目標，再決定下一個週期要做什麼，或到此為止。
06
計價方式
依個別案例估算：要處理的系統與資料有多少、需要的人力與時間、週期多長。估價分兩步：先量基線——在報價之前、另外計價，記下現況的數字；再依量到的範圍估算導入的費用，而不是先報價再湊範圍。寫信告訴我們你的狀況，我們會先說明量基線要做哪些事。
07
常見問題
中小企業也需要做資料治理嗎？
需要，但範圍可以小。先從最常用、最常出錯的幾份資料開始，例如客戶、產品與訂單資料，而不是一次整理全公司。
資料治理跟導入 AI 有什麼關係？
AI 只能用它拿得到、而且正確的資料。資料不一致或權限不清楚時，AI 的答案也不會可靠；先治理資料，導入才有基礎。
要換掉現在的系統嗎？
通常不需要。資料治理主要是訂規則、整理資料與流程，大多可以在既有系統上完成。
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延伸閱讀
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