69、机器学习数据治理：变革管理与组织融合之道

机器学习数据治理：变革管理与组织融合之道

1. 变革管理的重要性与框架概述

在快速变化的技术环境中，积极主动的变革管理对于组织维持敏捷性和韧性至关重要，它能确保组织持续支持战略目标，助力机器学习（ML）数据治理的长期成功。实施数据治理实践往往需要对组织结构、流程和文化进行重大变革，而Kotter的8步变革模型、ADKAR模型和Lewin变革管理模型等变革管理框架，为管理这些变革提供了结构化的方法。

2. 变革管理框架介绍

2.1 Kotter的8步变革模型

John Kotter的8步变革模型是管理组织变革最广泛认可的框架之一，它提供了从创造紧迫感到将新实践融入组织文化的循序渐进的变革引导方法。具体步骤如下：
1. 创造紧迫感 ：在ML数据治理中，可通过强调数据治理不善的风险，如监管处罚、数据泄露或有偏差的AI模型损害组织声誉等，来创造变革的紧迫感。例如，金融机构可进行风险评估，揭示数据治理流程中的漏洞，并向领导层展示结果，强调潜在后果，促使利益相关者立即采取行动。
2. 建立指导联盟 ：组建一个由有影响力的领导者和利益相关者组成的联盟，支持变革。在ML数据治理中，联盟应包括数据科学、IT、法律、合规和业务领导等部门的代表。如医疗保健组织可成立数据治理特别工作组，负责制定治理政策、推动政策实施，并确保各部门与新的治理标准保持一致。
3. 制定愿景和战略 ：明确的愿景和战略对于指导变革至关重要。在ML数据治理中，要定义有效治理的样子，如确保数据准确性、增强数据安全性和保持AI模型的透明度。例如，电子商务公司可确立