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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理可以靈活嗎？

時間：2019-01-02來源：億信華辰瀏覽數：531次

這個問題的答案是肯定的，數據治理肯定是敏捷的。但是，與數據管理解決方案的開發一樣，確實需要進行一些初始設置。

數據治理模型可以是松散的或高度結構化的。我最初的經驗很多就是我稱之為“草根”的數據治理。然而，最近作為一名顧問，我也參與了更多結構化的方法。有很多方法可以“做”數據治理，因為有組織“做”它 - 這是可以的。您決定采用的方法應該是與您的組織文化，數據管理成熟度級別，數據治理目標和結構需求相關的方法。

在組織中啟動數據治理功能所需的一些初始基礎活動包括：

一個發現階段，用于評估情緒，確定利益相關者，識別機會（和業務價值）并關注領域，并開始制定目標和數據治理路線圖。
基礎實施階段，用于定義圍繞數據治理的組織，溝通和教育利益相關者，確保執行支持以及分配數據管理員。

遵循這些初始步驟，數據治理程序可以設置為高度結構化的組織和一組具有工具和模板的已定義流程，也可以將其設置為一個結構較小的團隊，他們共同努力實現目標和工作通過路線圖。

無論采用哪種方法，敏捷部分都可以發揮作用。例如，當我們使用術語敏捷來構建數據倉庫時，我們通常會描述發生的迭代開發。這可以實現，因為要開發的主題區域可以被識別，優先排序并分解為版本，并且版本可以分解為更小的工作迭代或沖刺。使用數據治理計劃也可以這樣做。?

許多組織將開始努力創建數據字典，或開發標準業務語言，甚至定義每個數據域并相應地為整個組織分配數據管理員。采用這種方法，在短期內沒有任何價值實現，這是一大堆前期工作。其中許多舉措最終都失去了動力。

另一種更敏捷的方法是根據戰略項目或業務需求確定較小的數據治理計劃，并從那里構建。通過這種方式，組織可以讓所有人了解進度和決策，但工作量有限且重點突出。并且可以更快地實現計劃的業務價值，從而增加興趣。有些人可能擔心采用更靈活的數據治理方法可能會導致孤立的決策。這是一種風險，但如果您在設定基礎階段時考慮到“全局”，風險就會降低。?

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