数据治理准备的五大支柱：交付能力

数据治理准备的五大支柱应成为实施或改进任何总体倡议的起点。

在最近的CSO杂志文章“ 为什么数据治理应该是公司政策”中，作者说：“数据就像水，水是生命的基本资源，因此数据是企业必不可少的资源。数据治理确保该资源得到正确保护和管理，使我们能够满足客户的期望。“

在过去的几周里，我们一直在探索数据治理（DG）准备就绪的五大支柱，本周我们将注意力转向第五个也是最后一个支柱，即交付能力。

数据治理准备的五大支柱共同作为成功实施总干事和正在进行的倡议的逐步指南。

作为回顾，前四个支柱是：

1.    在得到更广泛组织的支持之前，起点是获得高管的主动赞助。

2.    然后，组织应指定一个专门的团队来监督和管理该计划。尽管总干事是一项全组织范围的战略计划，但它需要经验和领导来指导它。

3.    一旦考虑了上述支柱，下一步就是了解数据治理如何与更广泛的数据管理套件相匹配，以便数据策略的所有组件协同工作以获得最大收益。

4.    然后将企业数据管理方法作为一种行动计划来组装必要的工具。

完成这些步骤后，您如何为企业范围的数据治理选择正确的解决方案？

数据治理的五大支柱：交付能力 - 什么是正确的解决方案？

许多组织在开始数据治理计划时都不会考虑企业数据治理技术。他们认为使用像微软那样的通用工具套件可以支持他们的DG计划。事实并非如此。

选择适当的数据治理解决方案应该是制定数据治理计划的技术要求的一部分。但是，首先要理解的是“正确”的解决方案是主观的。

数据管理员80％的时间都使用元数据而不是数据。因此，成功和可持续的数据治理计划得到了全面的企业级元数据管理工具的支持。

此外，许多组织在启动DG计划时尚未实施数据质量产品。产品选择（包括数据质量管理的选择）应基于组织的业务目标，数据质量和企业数据管理的当前状态以及数据质量管理团队所倡导的最佳实践。

如果您的组织没有现有的数据质量管理产品，则数据治理计划可以支持对数据质量的需求以及最终评估和选择适当的数据质量管理产品。

企业数据建模也很重要。作为企业数据架构的一个组成部分，它是数据管理和成功数据治理绩效的推动力。通过为数据治理创建的策略，实践，标准和流程提供主动架构支持，能够使用最佳产品管理数据架构和数据建模可以对DG产生积极影响。

最后，也许最重要的是，缺乏正式的数据治理团队/单位被认为是导致DG失败的主要原因。具备管理所有数据治理和数据管理活动的能力具有积极影响。

购买数据治理技术

DG是更大数据难题的一部分。虽然它是数据驱动业务的关键推动因素，但它仅在其所属的数据管理套件环境中有效。

因此，在购买数据治理解决方案时，组织应该寻找统一关键数据治理域的DG工具，利用适合角色的界面将利益相关者和流程汇集在一起，以支持承诺承认数据的文化，将其作为关键任务资产。 ，并协调发现，完全理解，积极管理和有效地社交和协调数据到业务所需的关键机制。

以下是评估DG解决方案时要问的初始清单。它是否支持：

• 关系型，非结构化，内部部署和云数据？
• 业务友好的环境，用数据标准的分类法构建业务术语表？
• 统一功能以集成业务术语表，数据字典和参考数据，数据质量指标，业务规则和数据使用策略？
• 通过分配的角色，业务规则和职责以及定义的治理流程和工作流来监管数据和管理数据协作？
• 通过可配置的基于角色的界面查看数据仪表板，KPI等？
• 提供与企业架构，业务流程建模/管理和数据建模的关键集成？
• 用于快速部署和低TCO的SaaS模型？