無所不在的數據可以說是當今金融行業中戰略決策和業務增長所依賴的血液。因此，出於對數據品質的重視，臺灣一家大型金融控股集團與星普思 (Synpulse) 進行合作，從金控的角度為集團建立了全面的數據治理框架。
客戶是一家總部位於臺灣的金融集團，旗下擁有多元業務的子公司，包含壽險、銀行、證券、資產管理等，為臺灣及亞太地區的數百萬客戶提供全方位的金融產品和服務。
在專案開展之前，金控作為集團內子公司數據的匯聚處及策略中心，對於數據的品質與定義有所疑慮時，常需要耗時費力地進行溯源以進行偵錯與改正。缺乏具系統性數據治理的作業流程或準則，僅能依循經驗與大量的跨部門甚至跨組織溝通，最終會影響客戶的運營效率和及時性。在我們看來，解決這個問題是提升客戶洞察、培養以數據為基礎的文化，進而實現精確的市場行銷策略和銷售活動的關鍵。
由於數據治理通常被視為 “下水道工程”，可能不像人工智慧、雲端運算和其他新興技術那樣引人矚目或具備更明顯且直接的商業價值。然而，越是基礎的工作，需要的努力和關注越多。這也是發展一切高端技術的基礎，其重要性不容忽視。
在本次專案，我們與客戶攜手完成了以下工作：
• 深入訪談了集團及其子公司的各個數據相關部門，了解痛點和挑戰。
• 為客戶提供帶有詮釋資料 (metadata) 功能的數據字典 (data dictionary)。
• 實施資料血緣 (data lineage)工具，以規範記錄流程。
• 提出檢驗數據品質的建議。
• 為客戶設計全面性的數據治理藍圖。
• 提供長期數據治理框架建議。
• 改進了跨部門在數據方面的協作與溝通模式。
在專案執行的三個月內，我們成就了以下幾個里程碑：
提供全面性的數據治理框架建議：包括建立符合數據治理原則的組織結構和文化、強大的模型和設計、數據治理政策、高效的運營流程以及必要的基礎設施和工具。
客製化的數據工具：星普思提供了兩個客製化的數據管理工具，包括一個帶有詮釋資料的數據字典和一個資料血緣工具。
試行：在試行中，金融控股公司和其下屬的三家子公司進行了兩輪試行。該試行的重點是完善特定數據範圍的詮釋資料和資料血緣。
數據品質檢驗建議：建議將數據品質檢驗納入數據治理框架，進一步確保數據的完整性和準確性。
本專案的成功執行帶來的關鍵成果：
工作效率提高：透過實施標準化的詮釋資料和資料血緣記錄流程，顯著提高工作效率，並有助於更加流暢的數據管理。
數據管理的標準化工具：客製化的數據工具為數據管理提供了一個共同協作的平台，從而提高了組織內部數據的一致性和品質。
跨部門合作：數據治理框架和工具促進了跨部門的溝通和合作，進而使數據相關問題得到更有效的解決。
全面性的數據治理框架建議：最重要的成果之一是導入了一個全面性的數據治理框架概念，使客戶能夠逐步實踐完整的數據治理。
透過星普思的協助以及我們子公司各部門之間的合作努力，我們為集團內部的長期營運綜效奠定了基礎。重要的是要在整個組織中培養以數據為基礎的思維方式和決策模式。
本次專案提供了全面性的數據治理框架建議、客製化的數據工具和數據品質檢驗機制，為組織內的數據管理實踐設立了先例，有效提升數據管理的水平。星普思本次與大型集團之間的合作為臺灣金融產業打造了可供借鏡的數據治理案例，我們也期望以後能參與到更多本土金融行業的數位轉型實務中。
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David Chung
星普思台灣副合夥人