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數據沿襲工具如何促進數據治理策略

時間：2019-03-26來源：億信華辰瀏覽數：855次

數據治理的本質是企業數據策略合規性。數據策略可以跨越一系列意圖，包括有關數據保護和數據驗證的指令。數據管理員和數據治理委員會成員必須征求企業用戶的要求，明確數據質量要求，指定數據質量指標并制定衡量數據政策合規性的方法。


但是，挑戰是彌合定義數據治理策略和實施它們之間的差距。政策旨在主張對生產流程中數據資產質量的控制和監督，但數據管理員通常負責關鍵數據質量管理職責，而無需經過適當的培訓或工具。

這就是數據沿襲工具的用武之地。數據沿襲記錄了數據對象通過企業的過程，并有助于簡化兩個關鍵數據治理程序：根本原因分析和影響分析。

數據沿襲和數據治理

如果沒有辦法確定將數據錯誤引入環境的位置，數據管理員就會發現很難識別和修復數據質量問題。當數據缺陷繼續傳播時，組織可能會受到影響不良決策的不一致報告和分析的困擾。

數據沿襲工具可以通過提供對數據流過的處理階段序列的可見性來簡化根本原因分析過程。可以在處理流程的每個點檢查數據的質量，使IT能夠找到引入數據錯誤的點。


從識別錯誤的位置向后工作，數據管理者可以在每個點插入控件以監視數據是否符合定義的期望或是否存在錯誤。數據在進入時符合但在退出時有缺陷的處理階段是引入數據錯誤的點。精確定位此位置可以使數據管理員專注于消除根本原因，而不是僅僅嘗試糾正錯誤數據。

數據沿襲工具還可以幫助數據管理員保持在當今環境中的意外數據源格式和結構變化之上，這些變化比過去更加動態。當數據源發生變化時，下游可能會出現意外后果。

通過從數據采集的角度進行研究，數據管理員可以依靠數據沿襲來幫助跟蹤數據依賴性并確定受數據變化影響的處理階段。這可以使數據管理者考慮如何重新設計處理階段以適應所識別的變化。

在數據沿襲工具中尋找什么

手動收集元數據和記錄數據沿襲涉及大量資源投資，但它容易出錯，尤其是在依賴報告和分析來推動運營的組織中。因此，尋找不僅可以管理數據沿襲的表示，而且還可以自動在整個企業中映射它們的數據沿襲工具和技術會很有幫助。




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