数据治理框架：完整指南

已发表: 2022-09-03

如果您决定创建一个数据治理框架，那么现在是时候了。数据收集、存储和解释增强了组织在全球业务环境中变得更加灵活和更具竞争力的能力。

但是，如果您能够成功管理这些数据资产，则可以将它们用于数字化转型。您必须选择最适合您组织未来业务计划、模型和战略的一种。

例如，业务生态系统可能会分配相关的角色和职责，以保证使用此框架遵循数据标准。但是，您必须选择最适合您公司未来业务目标、模式和抱负的一种。

让我们看看数据治理、它的框架，以及如何在组织中放置数据治理框架。

什么是数据治理框架？

数据治理框架为收集、存储和使用数据建立了一套规则和程序。该框架使简化和扩展基本治理程序变得容易。无论数据量增长多快，这都可以让您保持合规、共享数据并鼓励协作。

该框架旨在为组织中的每个人提供相同的数据视图。除了数据本身，此选项还包括数据链接和沿袭、技术和业务信息、数据评估、数据验证、聚类技术、高级分析和协作。

使用此框架，您可以确保所有策略、规则和定义都适用于组织的数据。组织可以为不同工作的不同人员提供可靠的数据，从企业领导到数据管理员和工程师。

如果您经营一个组织并希望在商业世界中做得更好，则需要建立一个数据治理框架。因此，让我们找出为什么数据治理框架对您的组织至关重要。

数据治理框架帮助企业制定规则、规范、责任和所有权。除了角色和职责之外，这还包括关键质量指标、关键数据组件、关键绩效指标、数据风险、隐私指标、政策和程序。
该框架揭示数据以构建企业范围的图景。它涵盖数据链接和沿袭、技术和企业元数据、数据剖析、数据认证、数据分类、数据工程和协作。
数据框架通过定义数据治理程序的基本流程部分来帮助执行数据治理。
然后，企业使用这个框架来衡量和监控结果，以提高信任、隐私和安全性。它跟踪流程、数据质量和数据传播。它还密切关注数据隐私和风险暴露，通知您任何问题，创建审计跟踪，并更容易处理问题和管理工作流程。

您需要遵循一些提示、技巧和步骤来构建数据治理框架。现在我们将探索其中的一些，以帮助您为您的组织构建它。

一切都始于能够识别和记录您的物理数据资产、过程和管道。这提供了准确复制实地现实的基础，详细说明了存储数据的结构以及传输和使用数据的过程。

这为提供全面的数据沿袭、影响分析和导航工具创建了框架，让利益相关者可以根据上下文在环境中移动。

为了打破组织孤岛，您需要一个灵活的数据治理系统，该系统了解并支持混合云部署、不同的数据格式以及传统和现代的集成和移动方法（ETL、ELT、流媒体等）。

它还需要将大量数据消耗用例、技术和高级分析（BI/报告、ML/AI 和高级分析）标准化为一个单一的、包罗万象的物理图景。

接下来是构建业务环境的能力。灵活的业务词汇能力在这方面是必不可少的。业务词汇表允许公司定义数据世界中使用的各种词的含义，然后将这些定义链接到公司网络基础设施中存在的实际数据。

当企业可以快速开发和管理代表其特定需求的其他业务数据资产并将这些资产链接到相关框架的每个组件时，真正的好处就会出现。

有几种方法可以做到这一点，例如数据共享协议、法规遵从性标记、数据分类系统以及使企业能够更好地了解其数据资产的影响、危险和价值的指标。

业务用户在做出选择之前需要了解数据质量，以平衡其价值和洞察力。了解数据质量是数据治理框架的第三步。它首先提供配置文件统计信息以更好地了解数据的细微之处。这建立了根据信息做出选择所需的信任。

数据质量标准的可访问性是必要的，这样利益相关者才能了解应该存在的内容，定期将数据与规则进行比较，并在出现问题时寻求质量纠正。

利益相关者网络和协作是以下关键功能，可让您记录和合并数据的业务和物理观点。数据治理框架的只读视图使企业利益相关者能够在其职能范围内查找和探索他们的数据，并有助于促进数据驱动的文化。

通过实施受控反馈循环和引导流程，组织可以更好地管理和分享他们的“部落知识”。这些方法还帮助他们维护和改进框架定义的角色和职责。

为了打破组织孤岛，促进跨职能协作，提高组织对数据的信心和战略性使用数据，可以围绕数据建立“数据社区”和社交网络。

最后一个难题是自动化。如果您以前做过数据治理框架，那么做起来并不难。建立一个灵活的数据治理系统是一回事。但保持其准确、完整和最新是另一回事。如果该设施已过时或不完整，利益相关者将不再对该设施有信心。不准确的数据见解可能会对您的组织产生负面影响。

因此，假设您可以尽可能多地自动化您的数据治理框架。在这种情况下，无论您的数字化转型工作将您带到何处，您都可以确定它会保持相关性和灵活性。

我们已尽力解释数据治理框架以及我们如何为业务构建它。采用灵活和自动化的数据治理框架将为您的组织提供可访问、完整、适当和可持续的数据洞察力，以支持您的业务并帮助您构建关键数据能力和数据驱动的业务战略。

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