为什么必须链接数据治理和业务流程管理

发布时间:2019.01.22来源:亿信华辰浏览量:87次标签:数据治理


必须链接数据治理和业务流程管理。

随着数据驱动型业务数据治理(DG)的蓬勃发展,现代企业风靡全球,通过大量方法论,目标系统和培训课程吸引了业务和技术领域的关注。那是因为需要解决一个重大差距。

但是,尽管有各种各样的警告和警示故事,很少有人关注什么能够真正制定或破坏任何数据治理计划,将其从竞争优势的跳板转变为浪费,愤怒和最终失败的方法。成功所依赖的两个关键支点是业务流程管理(BPM)企业架构。本文重点介绍数据治理和业务流程管理之间的关键联系。

基于真实故事:没有流程的数据治理不是数据治理

以下内容基于一个关于全球制药公司与第三方提供商实施基于云的企业级CRM系统的真实故事。

鉴于系统的性质,它将处理的数据,以及部署范围,数据安全性和治理是前沿和中心。有无数次会议 - 有些会议超过50人 - 会议发送,审查,调整等等。事实上,超过六家外部安全公司和顾问(以及数据治理专家)进来帮助设计完善的数据保护系统,围绕该系统实施CRM系统。

该框架真是令人难以置信:数百种安全措施,数十种不同的文件管理协议,数据安全软件出现在每一步。将其视为外部观察者,它似乎是一个绝对安全和有效治理的铁定网络。

但随着CRM实施的进展,漏洞开始出现。它们起初很小,但很快就变成了卡车的大小,有效地使几个月的准备工作毫无意义。

顾问和公司员工每天都会破坏详细的数据传输协议,他们认为速度对安全更为重要。软件锁和系统被覆盖,密码通过电子邮件自由传递,甚至写在便利贴上。并且双因素身份验证原则减少为一个人输入半个密码,一张纸用胶带粘在计算机屏幕的一半上,而另一个人输入另一半密码,然后第三个人读取整个密码并按下输入。

虽然这些安全漏洞的例子可能看起来很有趣 - 令人遗憾的是 - 当你在这里阅读它们时,它们代表了50万美元的失败,可能导致数十亿美元的安全漏洞。

为什么?因为没有简单,有效和明确定义的流程来管理对安全协议和软件的巨大投资,以确保员工遵循它们,管理层可以审计和控制它们。此外,该组织未能意识到这种实施有多复杂,而且流程变更至关重要。

如果组织有一个简单的管理,调整和监控流程的系统,那么这两种失败都可以避免。更重要的是,整个安全和治理框架的实施将花费更少,并且在一半的时间内完成。此外,如果发现故障或违规,则很容易追踪和纠正。

数据治理和业务流程:DG始于BPM

急于实施数据治理方法和系统时,您可能会忘记系统必须为一个过程服务 - 并由一个系统管理/控制。

要选择正确的系统并有效地实施它,您必须 - 在每个细节 - 知道它将影响的所有过程,它将如何影响它们,谁需要参与以及何时参与。这些问题听起来很熟悉吗?它们应该是因为它们与我们在数据治理中提出的要求相同。它们涉及影响分析,所有权和责任,控制和可追溯性 - 所有这些都有效地记录和管理业务流程。

数据集本身并不重要。数据集在如何使用,使用者以及使用方式方面变得非常重要 - 所有这些信息都在生成,操作和使用它们的过程中描述。因此,除非我们知道这些流程是什么,否则任何数据治理实施如何完成或成功?

考虑这种情况:我们完全捕获了我们的数据沿袭,因此我们知道我们的数据集意味着什么,它们如何连接以及谁对它们负责 - 这不是一项简单的任务,而是任何组织的巨大胜利。现在发生了违规行为。以上任何信息都会告诉我们为什么会这样吗?或者在哪里?没有!它将告诉我们还有哪些因素会受到影响以及谁可以管理数据层,但除非我们发现并解决导致违规的流程故障,否则可以保证再次发生。

通过了解数据的使用位置 - 使用和管理数据的过程 - 我们可以快速,甚至即时地确定故障发生的位置。从数据沿袭开始(意味着我们的取证分析从我们的数据治理系统开始),我们可以确定整个组织中的源和目标流程以及相关影响。我们可以知道哪些流程需要改变以及如何改变。我们可以预见到我们的运营中的未决中断,以及更重要的是,减轻和/或解决它们所涉及的成本。

但是,了解以上所有要求我们的流程 - 我们的基本和运营业务架构 - 需要准确捕获和建模。在没有流程的情况下建立数据治理就像在沙滩上建造城堡一样。

数据治理和业务流程:重新思考业务流程管理

现代组织需要一个简单易用的BPM系统,可以轻松访问整个组织的所有操作层 - 从高级业务架构一直到数据。当然,大多数组织已经在这里和那里有各种解决方案,其中一些解决方案声称能够提供全面的图片。但他们可能没有,所以你可能需要重新思考你的方法。

现代BPM生态系统灵活,可调,易于使用,可同时支持多个层次,允许用户在舒适区域内启动,并在实现组织目标时成熟。

流程需要以简洁,一致的方式开放和共享,以便组织的所有部门都可以调查,提出问题,然后添加他们的反馈和信息层。换句话说,流程需要活跃并且对组织至关重要,因为只有这样,数据和数据治理的使用才能真正有效。

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