? ? ? ?? 每個有效的數據庫都需要精心設計的模式，以保持數據清潔，避免沖突，滿足用戶的各種需求，并適應未來的擴展。同樣，有效的企業數據計劃需要數據治理：精心規劃的政策，明確責任，解決不同利益相關方之間的沖突，提供維護和增長，以及保護敏感信息。
????????數據治理問題通常包括：
????????遠程規劃：確定戰略需求，為數據計劃尋找管理贊助，確保多年預算承諾，并提供新功能以外的維護和升級 架構：預測和協調不同業務部門之間的數據戰略沖突 ????????所有權：明確責任，包括開發，運營，基礎設施，商業智能和各種業務范圍等能力領域的維護，更新和擴展 數據收集：將來自各個業務部門的數據整合到公司范圍的戰略中，并確保數據源源清潔 安全性和合規性：識別敏感數據及其相關的法規和專業要求，并實施技術和管理保障 ????????數據管理權威Simeon Schwarz與我分享了一個思想實驗：想象一下你在股票經紀公司建立了一個新的CRM分析系統。您詢問系統的每個利益相關者對他們的“帳戶”是什么。每個答案都不同：
????????營銷：“一個帳戶是一個轉換的領導。”
????????財務：“出于報告目的，一個賬戶是一個存款可以與我們交易的客戶。”
????????會計：“帳戶是我們后臺，書籍和記錄系統中記錄的條目。”
????????法律：“賬戶是我們通過他們簽署的法律協議為客戶提供的結構化產品。”
????????盡管每個定義在其利益相關者看來都是正確的，但個別定義可能無法與“帳戶”的單一定義相協調，如果沒有數據治理計劃，每個部門的流程都可能以不同方式對待記錄。結果是一個困難的情況，每個部門的流程都會創建一個單一版本的事實，并帶有自己的監管和合規風險。報告和分析變得不可靠并加劇沖突。
????????營銷部門可能會為通過其網絡表單收集的每個潛在客戶創建一個新的帳戶記錄，從而留下錯別字。法律部門可能會從頭開始為每個合同創建新記錄，復制某些數據，如果其數據與營銷部門填寫的拼寫錯誤的數據發生沖突，則需要進一步清理步驟。
也許整個系統運行在由會計部門控制的基礎設施上，這要歸功于大型機時代的約定，而會計部門對于花費其預算來改善營銷部門的數據收集系統并不感興趣。營銷部門的成員習慣于在會計部門的數據庫中查看原始客戶記錄，因為他們開發了廣告系列，這代表了監管和安全風險。
????????正在進行的數據治理計劃提供了智力和制度基礎，以應對這些挑戰，預測新挑戰，并根據公司的戰略計劃提供發展。
關鍵術語和趨勢
????????首席數據官（CDO）角色的引入是對數據治理挑戰越來越普遍的回應。CDO是負責數據治理的執行官，并且向公司執行委員會添加CDO表達了數據對其價值和使命的重要性。
????????行業組織和供應商已經開發了各種數據治理框架。其中最突出的是The Open Group Architecture Framework（TOGAF），該框架基于美國國防部早期的努力。TOGAF的范圍遠遠超出了數據治理，但數據架構是框架中記錄良好的組件。該數據治理框架（DGI）是治理結構的另一個視角。
????????除了“框架”方法之外，還有早期的研究項目，關于元數據和背景服務在制定治理政策方面的潛在用途- 自下而上而不是自上而下的問題。
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