看起來我們忙著跑步，以至于我們沒有時間思考。我們希望更快，更快速，但我們甚至不確定我們想要實現的目標。這就像你辦公室的人總是太忙，正在工作超長時間（并確保每個人都知道！），然而不知何故，沒有人確定這個人正在完成所有這些努力。
動作與動量不同。這是我們公司最大風險之一的核心：與我們的時間和精力投資相比，收效甚微。
隨著敏捷和DevOps等方法的普及，我們正在強調適應性和響應性 - 但這樣做有可能失去有效設計帶來的凝聚力。通過自下而上推動系統開發，我們的數據解決方案將不可避免地變得支離破碎。
企業架構是一個代表結構化思維的領域：一種刻意的方法來組織精心設計的混亂，當明亮的人都以最好的意圖獨立地做出決策，而不是從各種獨特的經歷中得出結論。
不可避免的結果是類似（但不是相同）的技術需要額外的能量來協調而非次優但更一致的過程。企業架構盡管很容易被詆毀，因為歷史上持有這個頭銜的很多人都顯然效率低下，這代表了當今高度積極但組織松散的技術團隊中缺失的環節。
從企業架構中抽取的結構化方法很少是每個單獨考慮的最佳方法，但確實代表了在宏觀層面上最大化整體利益的答案。通過在組織內采用這些原則，我們可以證明我們正在充分利用我們所獲得的資源。
那么數據治理如何與企業架構相關？我們可以在公司使用的系統和工具（即企業架構）的協調和這些系統和工具創建和管理的數據資產（即數據治理）之間進行協調。事實上，如果我們再深入研究一下，我們可以看到數據治理的策略和標準如何反映企業架構的平臺選擇。我們可以看到，我們的數據管理員反映了我們的開發人員團隊，甚至我們的數據治理委員會看起來也非常像我們的變更咨詢委員會和項目管理辦公室！
我們想知道為什么很難讓數據治理在組織中順利運行！結構化思維的困難正在失去技術創新的空洞承諾，協調松散。那為什么呢？因為后者的收益更直接，更直接可衡量。
然而，不幸的是，快速收益的即時性可能會掩蓋我們觀點之外的更大機會成本。就像我們的數據和技術努力就像畫墻一樣：最大的刷子和最快的手每次都贏 - 直到滾軸出現！
但就像在墻上畫畫一樣，當我們需要使邊緣正確并覆蓋細節時，具有畫筆的靈活性和靈活性非常重要。我們需要Agile和DevOps來處理這種精確度。但是，當我們需要覆蓋更大的區域時，企業架構和數據治理的結構化方法是非常寶貴的。
這是一個教訓：使用我們掌握的一切，并慎重考慮。認識到我們復雜多變的技術和數據挑戰沒有單一的答案。有時，工作很容易通過刷子處理，有時我們需要滾筒。
另一個要考慮的問題是如何賦予那些能夠做出最佳宏觀決策的人們。高級職位的人員是否與業務戰略保持一致，或者他們是最熟悉技術和數據的人員？他們目前是否被激勵為整個組織做出最佳決策，或者最直接幫助他們的是什么？決策的經濟影響是否完全成熟（直接成本，間接成本，投資回報）？
數據領導者的路徑通常會感覺道路較少，因為大部分時間都是如此。我們的組織正在努力保持競爭力，他們的未來依賴于數據和技術的卓越性。已經存在了幾十年的企業正在失敗，因為他們沒有足夠快地對世界各地的變化做出快速反應。通過結構化思維和靈活的響應能力，我們可以為我們尊敬的組織提供更好的結果。
直到下一次，去做一個影響！
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