来自美国的Nationwide互助保险公司和Cardinal医药都是IBM的客户，他们表示如果希望在全公司范围内实施数据治理项目，就必须要做最坏的准备，并尽早把招聘各种技术人才的计划提上议事日程。

　　Nationwide互助保险和Cardinal医药两家公司都部署了数据治理项目，他们的发言人在IBM举行的活动中向我们分享了项目经验，并为我们提供了数据治理项目成功的五个关键因素。

　　从实际出发，特别是在项目开始阶段

　　Nationwide保险公司的副总裁Frank Sheridan表示，在数据治理项目的开始阶段，需要让各个部门都参与进来，然而这个工作并不简单，需要团队花费大量时间和耐心。

　　企业的数据治理项目需要以建立“志愿者联盟”为开始，从各个部门中挑选合适的员工，这些员工会认为数据治理对业务是有价值的，并且愿意腾出时间来帮助项目的开展。

　　但是当这些人开始讨论业务术语的准确定义时，一定还会遭遇挫折。不同的部门对一件事物可能会有许多种叫法，而且有各自的工作方式，要让他们统一起来并不是件容易的事。

　　Sheridan表示，处理这一问题的最好方法就是项目负责人要一点一点地指导向前进，切忌急于求成，特别是在项目开始的阶段。他说：“你需要能屈能伸，在进行沟通和信息共享时，尽量每次都做到最好。”

　　自上而下和自下而上的方法

　　在各种信息管理活动中，被问及最多的一个问题就是：对于数据治理项目来说，是采用自下而上的方式，在基层大好根基，还是用自上而下的方式，让最高层决策者来授权。

　　Gartner分析师Ted Friedman认为，使用哪一种方式完全取决于不同的情况。如果试图管理的数据治理规则或者标准对多个部门来说都很重要的话，那么它就需要采用自上而下的方式。因为这样最需要在早期就获得高层管理者的支持。相反地，如果标准只适用于一个单独的部门，那么自下而上的方式就可以满足。

　　Friedman表示：“我们有许多客户都在试着用自上而下的方式来处理数据治理项目，其中有许多项目已经无法进行。独立的业务部门有集中化和一些特殊的需求，所以找到一个重心，然后使用自下而上的方式会更加有效。”

　　执行数据治理规则的同时建立奖励机制

　　理论上来说，企业需要始终如一地在全公司范围内实行数据治理规则。但是当新的数据治理规则、策略以及规程出现的时候，企业不能够指望通过简单的命令就可以让所有人都遵从。

　　企业需要在两个方面之间需求平衡点，这两方面包括：1、始终如一地强制遵守规则;2、为遵守规则的员工提供一定的奖励机制。

　　Friedman解释说：“你不能看强制所有人都遵守规则，也不可能对此设置丰厚的奖励机制以期待员工能把工作做好。所以你要‘软硬兼施’，在二者之间寻找有效的平衡点。”

　　提前制定业务术语的工作

　　Cardinal医药公司的高级项目经理Brooks Zaremski目前正在进行关键业务术语的制定和维护工作。他建议那些实施数据治理项目的用户，要尽可能早地把业务术语工作推广开来。

　　一个业务术语表会包含所有达成一致的业务元素定义，并使用元数据来向整个企业显示这些定义。这些定义不断增加，从而构成了一个术语表。

　　Friedman表示，企业逐渐意识到制定业务术语表的工作时整个数据治理项目早期的关键，让员工在术语上达成一致，将使得下一步的工作变得更加轻松。

　　尽可能使用常见工具

　　企业会用到各种各样的技术来确保数据质量和分类，这造成一个问题——很难将其进行标准化到一个或者少数一些平台上来。

　　企业需要尽可能地使用常见的信息治理和数据质量等工具，因为这将有助于业务术语在不同系统和部门间的一致性。Zaremski说：“你需要有一个统一的业务语言，如果你们使用的语言都不一样，那数据治理项目要推广下去就会变得难上加难。”