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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理是否靈活？

時間：2019-01-11來源：億信華辰瀏覽數：569次

這個問題的答案是肯定的，數據治理絕對可以是敏捷的。但是，與數據管理解決方案的開發一樣，也需要進行一些初始設置。數據治理模型可以是松散的，也可以是高度結構化的。我最初的很多經驗都是關于所謂的“草根”數據治理的。有很多方法可以“做”數據治理，就像有組織“做”它一樣——這沒關系。您決定采用的方法應該與組織的文化、數據管理成熟度級別、數據治理目標和對結構的期望相關聯。

啟動組織中的數據治理功能所需的一些初始的基礎活動包括：

一個發現階段，用于評估情緒、確定利益相關者、確定機會（和業務價值）和重點領域，并開始制定目標和數據治理路線圖。?

一個基本的實施階段，用于圍繞數據治理定義組織、溝通和教育利益相關者、確保執行支持并指派數據管理員。

遵循這些初始步驟，可以將數據治理程序設置為一個高度結構化的組織，并使用工具和模板設置一組定義好的流程，也可以將其設置為一個不那么結構化的團隊，由個人共同完成目標并通過路線圖工作。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，我們通常描述發生的迭代開發。這是可以實現的，因為要開發的主題領域可以被識別、劃分優先級并分解為發布，并且發布可以分解為更小的工作迭代或沖刺。數據治理程序也可以做到這一點。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，并為整個組織分配相應的數據管理員。通過采用這種方法，在短期內它是一個沒有任何價值實現的大量前期工作。這些舉措中的許多最終都失去了動力。另一種更靈活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，并從中構建。通過這種方式，組織可以讓每個人都了解進展和決策，但是工作努力是有限的，而且集中的。計劃的商業價值能夠更快地實現，從而增加了人們的興趣。有些人可能會擔心，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，但是如果你在建立基礎階段時考慮到“大局”，那么風險就會降低。

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