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数据治理准备的五大支柱:交付能力(erwin)

发布时间:2022-12-19 09:57:12人气:216

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数据治理准备的五大支柱应该是实施或变更任何数据治理计划的起点。


在最近的一篇文章《为什么数据治理应该是公司策略》中,作者写道:“数据就像水,水是生命的基本资源,因此数据是企业的基本资源。数据治理确保了对这些资源的正确保护和管理,使我们能够满足客户的期望。”


过去几周,我们一直在探索数据治理准备的五大支柱,本周我们将注意力转向第五个也是最后一个支柱,即交付能力。


数据治理准备的五大支柱共同作为成功实施数据治理和持续实施的逐步指南。


作为补充,前四个支柱是:


出发点是在获得更广泛组织的支持之前,由高管主动发起。


然后,各组织应任命一个专门的团队来监督和管理该计划。虽然数据治理是一项全组织的战略计划,但它需要经验和领导才能正确实施。


一旦考虑到上述支柱,下一步就是了解数据治理如何与更广泛的数据治理软件相匹配,以便数据战略的所有组成部分共同工作以获得最大收益。


然后将企业数据管理方法作为行动计划来组织必要的工具。


完成这些步骤后,如何为企业范围的数据治理选择正确的解决方案?




数据治理的五大支柱:交付能力——什么是正确的解决方案?


许多组织在开始数据治理计划时并不考虑企业数据治理技术。他们相信,使用一些通用工具套件,比如微软的工具套件,可以支持他们的数据治理计划。事实并非如此。


选择合适的数据治理解决方案应该是开发数据治理计划技术需求的一部分。然而,首先要理解的是,“正确”的解决方案是主观的。


数据管理员80%的时间都在处理元数据而不是数据。因此,成功和可持续的数据治理举措得到了全面的企业级元数据管理工具的支持。


此外,许多组织在开始数据治理计划时还没有实施数据质量产品。产品选择,包括数据质量管理的产品选择,应基于组织的业务目标、数据质量和企业数据管理的当前状态以及数据质量管理团队推广的最佳实践。


如果您的组织没有现有的数据质量管理产品,数据治理计划可以支持对数据质量的需求,以及最终评估和选择适当的数据质量控制产品。


企业数据建模也很重要。作为企业数据体系结构的一个组成部分,它是数据管理和成功数据治理性能的一股赋能力量。通过为数据治理创建的政策、实践、标准和流程提供主动架构支持,拥有使用最佳产品管理数据架构和数据建模的能力可以对数据治理产生积极影响。


最后,也许也是最重要的一点,缺乏正式的数据治理团队被认为是数据治理失败的主要原因。拥有管理所有数据治理和数据管理活动的能力会产生积极影响。


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数据治理是更大数据谜题的一部分。尽管它是数据驱动业务的关键推动者,但它仅在其所属的数据管理套件中有效。


因此,在选择数据治理解决方案时,组织应寻找统一关键数据治理领域的数据治理工具,利用角色适当的接口将利益相关者和流程聚集在一起,以支持一种致力于承认数据是任务关键资产的文化,并协调所需的关键机制,积极管理并有效地将数据与业务进行社交和协调。


以下是评估数据治理解决方案时要问的问题的初步清单。它是否支持:


关系型、非结构化、内部部署和云数据?


建立具有数据标准分类的业务词汇表的业务友好环境?


整合业务词汇表、数据字典和参考数据、数据质量指标、业务规则和数据使用策略的统一功能?


通过分配的角色、业务规则和职责以及定义的治理流程和工作流来规范数据和管理数据协作?


通过可配置的基于角色的界面查看数据仪表板、KPI等?


提供与企业架构、业务流程建模/管理和数据建模的关键集成?


快速部署和低TCO的SaaS模式?


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