數據治理框架：完整指南

已發表: 2022-09-03

如果您決定創建一個數據治理框架，那麼現在是時候了。數據收集、存儲和解釋增強了組織在全球業務環境中變得更加靈活和更具競爭力的能力。

但是，如果您能夠成功管理這些數據資產，則可以將它們用於數字化轉型。您必須選擇最適合您組織未來業務計劃、模型和戰略的一種。

例如，業務生態系統可能會分配相關的角色和職責，以保證使用此框架遵循數據標準。但是，您必須選擇最適合您公司未來業務目標、模式和抱負的一種。

讓我們看看數據治理、它的框架，以及如何在組織中放置數據治理框架。

什麼是數據治理框架？

數據治理框架為收集、存儲和使用數據建立了一套規則和程序。該框架使簡化和擴展基本治理程序變得容易。無論數據量增長多快，這都可以讓您保持合規、共享數據並鼓勵協作。

該框架旨在為組織中的每個人提供相同的數據視圖。除了數據本身，此選項還包括數據鏈接和沿襲、技術和業務信息、數據評估、數據驗證、聚類技術、高級分析和協作。

使用此框架，您可以確保所有策略、規則和定義都適用於組織的數據。組織可以為不同工作的不同人員提供可靠的數據，從企業領導到數據管理員和工程師。

如果您經營一個組織並希望在商業世界中做得更好，則需要建立一個數據治理框架。因此，讓我們找出為什麼數據治理框架對您的組織至關重要。

數據治理框架幫助企業製定規則、規範、責任和所有權。除了角色和職責之外，這還包括關鍵質量指標、關鍵數據組件、關鍵績效指標、數據風險、隱私指標、政策和程序。
該框架揭示數據以構建企業範圍的圖景。它涵蓋數據鏈接和沿襲、技術和企業元數據、數據剖析、數據認證、數據分類、數據工程和協作。
數據框架通過定義數據治理程序的基本流程部分來幫助執行數據治理。
然後，企業使用這個框架來衡量和監控結果，以提高信任、隱私和安全性。它跟踪流程、數據質量和數據傳播。它還密切關注數據隱私和風險暴露，通知您任何問題，創建審計跟踪，並更容易處理問題和管理工作流程。

您需要遵循一些提示、技巧和步驟來構建數據治理框架。現在我們將探索其中的一些，以幫助您為您的組織構建它。

一切都始於能夠識別和記錄您的物理數據資產、過程和管道。這提供了準確複製實地現實的基礎，詳細說明了存儲數據的結構以及傳輸和使用數據的過程。

這為提供全面的數據沿襲、影響分析和導航工具創建了框架，讓利益相關者可以根據上下文在環境中移動。

為了打破組織孤島，您需要一個靈活的數據治理系統，該系統了解並支持混合雲部署、不同的數據格式以及傳統和現代的集成和移動方法（ETL、ELT、流媒體等）。

它還需要將大量數據消耗用例、技術和高級分析（BI/報告、ML/AI 和高級分析）標準化為一個單一的、包羅萬象的物理圖景。

接下來是構建業務環境的能力。靈活的業務詞彙能力在這方面是必不可少的。業務詞彙表允許公司定義數據世界中使用的各種詞的含義，然後將這些定義鏈接到公司網絡基礎設施中存在的實際數據。

當企業可以快速開發和管理代表其特定需求的其他業務數據資產並將這些資產鏈接到相關框架的每個組件時，真正的好處就會出現。

有幾種方法可以做到這一點，例如數據共享協議、法規遵從性標記、數據分類系統以及使企業能夠更好地了解其數據資產的影響、危險和價值的指標。

業務用戶在做出選擇之前需要了解數據質量，以平衡其價值和洞察力。了解數據質量是數據治理框架的第三步。它首先提供配置文件統計信息以更好地了解數據的細微之處。這建立了根據信息做出選擇所需的信任。

數據質量標準的可訪問性是必要的，這樣利益相關者才能了解應該存在的內容，定期將數據與規則進行比較，並在出現問題時尋求質量糾正。

利益相關者網絡和協作是以下關鍵功能，可讓您記錄和合併數據的業務和物理觀點。數據治理框架的只讀視圖使企業利益相關者能夠在其職能範圍內查找和探索他們的數據，並有助於促進數據驅動的文化。

通過實施受控反饋循環和引導流程，組織可以更好地管理和分享他們的“部落知識”。這些方法還幫助他們維護和改進框架定義的角色和職責。

為了打破組織孤島，促進跨職能協作，提高組織對數據的信心和戰略性使用數據，可以圍繞數據建立“數據社區”和社交網絡。

最後一個難題是自動化。如果您以前做過數據治理框架，那麼做起來並不難。建立一個靈活的數據治理系統是一回事。但保持其準確、完整和最新是另一回事。如果該設施已過時或不完整，利益相關者將不再對該設施有信心。不准確的數據見解可能會對您的組織產生負面影響。

因此，假設您可以盡可能多地自動化您的數據治理框架。在這種情況下，無論您的數字化轉型工作將您帶到何處，您都可以確定它會保持相關性和靈活性。

我們已盡力解釋數據治理框架以及我們如何為業務構建它。採用靈活和自動化的數據治理框架將為您的組織提供可訪問、完整、適當和可持續的數據洞察力，以支持您的業務並幫助您構建關鍵數據能力和數據驅動的業務戰略。

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