企业架构与数据治理:探索链接

发布时间:2019.02.19来源:亿信华辰浏览量:445次标签:数据治理


从公司意义上讲,创新管理是通过采用创新的想法,产品,流程和业务模型,快速有效地实现组织目标。大多数组织开始意识到,为了推动业务增长并保持竞争优势,需要快速发现和实施创新,并小心确保最大价值。

创新过程需要在组织中进行管理和管理,并且是公司整体职能的重要方面。

企业架构(EA)是一种常年的创新工具。这是因为一旦你发展出一个好主意; 您需要确保利用EA来了解如何成功实施它。对特定创意的投资需要一定程度的信心,即产品,服务,IT组件或业务流程将进入市场或积极改变业务。相反,IT需要追溯到驱动它的创新。没有这种可追溯性意味着很难看到IT的价值以及它如何推动业务发展。此外,还需要利用创新者和管理EA者之间的有限互动。

没有EA,关于正确的想法和要求的决策更多是一个乐透。而且,虽然随时随地有越来越多的项目和敏捷开发方法的兴起,但公司根本没有投入足够的时间来将创新与EA结合起来。DevOps和持续交付是连接创新管理的主要候选者。在速度和上市时间方面,频率,能力和发布周期是竞争优势的关键; EA对决策的支持可以让创新的想法降低风险,而不会出现代价高昂的错误。

数据治理对企业架构的重要性

当企业架构的目标是为整个企业建模时,企业架构经常失败,因此需要执行适当数量的企业架构才能实现结果。敏捷方法(如Scrum)有时可用于构建可以提供所需内容的小型企业体系结构。Scrum技术利用团队合作,时间交付和识别“专家”来帮助解决具体问题。

诸如“看板”之类的其他技术可用于帮助可视化建筑概念的状态及其在敏捷过程中的旅程。在创新管理中,我们可以向用户展示创新生命周期中不同概念的旅程,从而提高整个团队的可见性。当与ArchiMate和TOGAF等EA框架结合使用时,Scrum将重点放在EA上。

EA的敏捷方法允许持续改进,并与业务所获得的增量创意很好地联系。

总结数据治理架构与创新管理

我们已经注意到,EA思维并没有以应有的方式影响创新管理,因为创新项目不一定与业务的转型需求保持一致。EA通常会解决转型挑战,例如合并/收购,业务和IT协调,大数据采用,IT外包等。有太多想法和更多项目需要。

EA需要找到影响创新管理的地方。在创新不断发展的地方,EA提供了足够的架构来帮助影响创新决策,而当前的创新管理平台还没有解决EA问题。

这是一种疏忽,但它是可以理解的,因为这些旧平台的遗产不能提供EA方法所需的严格性。组织告诉我们他们的资源很少,所以我们以一种让每个人都受益的方式利用资源绝对至关重要。通过创新管理和EA,我们可以通过向他们提供从可用资源中选择正确行动方案的指导来帮助公司实现这一目标。因此,可以与创新管理和敏捷EA结合的平台可以为创新计划和EA活动提供真正的决策。

创新需要是真实的,并将其与底层企业架构联系起来,展示了创意的演变过程。企业架构需要能够解决真正的创新问题。如果架构改变了这对创新及其相关策略有何影响?创新管理与敏捷企业架构齐头并进。虽然每个人都可以凭借自身的成功获得成功,但是当他们彼此结合使用时,可以实现全部收益。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 预约演示
相关文章推荐
  • 谈大数据时代下的数据治理

    谈大数据时代下的数据治理

    2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年,这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划……查看详情

    发布时间:2019.01.03来源:亿信华辰浏览量:484次

  • 技术最热门的新趋势:数据治理

    技术最热门的新趋势:数据治理

    什么是信息技术最热门的新趋势?如果你说“人工智能”,给自己部分功劳,因为AI肯定很热。但对于商业领域的技术决策者来说,有一些更大的问题就……查看详情

    发布时间:2019.02.28来源:亿信华辰浏览量:363次

  • 金融服务的数据治理2.0

    金融服务的数据治理2.0

    随着金融服务业面临特别的压力,数据驱动型业务的变化速度正在增加。对于银行,信用卡,保险,抵押贷款公司等,必须正确地进行数据治理。……查看详情

    发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:403次

  • 数据质量需求与定义

    数据质量需求与定义

    数据质量通常表现为一组具体的流程和技术,用于识别和修正数据中的错误以支持业务运行及决策支持。在银行实际中数据质量管理的应用场景主要包括数……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:579次

  • 数据治理,人工智能和医疗保健:令人兴奋的健康新世界

    数据治理,人工智能和医疗保健:令人兴奋的健康新世界

    随着AI变得越来越普遍,对数据治理的需求也在增加。这是一个由政府确定的问题,因为它最近宣布了一个监督大量数据集的道德小组。2017年1月……查看详情

    发布时间:2019.03.12来源:亿信华辰浏览量:374次

  • 数据资产管理方案之如何让数据化为价值

    数据资产管理方案之如何让数据化为价值

    数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中,对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段,数据资产管理面临诸多挑战。主要分为以下三点:1、……查看详情

    发布时间:2020.08.14来源:知乎浏览量:605次

  • 数据治理是中小银行决胜数字化转型成功的关键

    数据治理是中小银行决胜数字化转型成功的关键

    未来,银行的资产不是现金等实物,而是“数据”。因此有效的数据治理是银行实现数字化转型的基础。目前,中小银行在业务发展中逐渐积累了大量的内……查看详情

    发布时间:2019.12.13来源:知乎浏览量:550次

  • 重构数据治理的必要性

    重构数据治理的必要性

    拥有管理良好的数据资产并不能确切的保证你的生产业务价值。所以你就需要必备跨不同组件和活动的整体视图。那么这个时候数据治理就显得尤为重要。……查看详情

    发布时间:2018.11.14来源:马克·皮科浏览量:552次

  • 资金模型:资助数据治理

    资金模型:资助数据治理

    数据治理框架以两种方式解决资金问题……查看详情

    发布时间:2019.03.19来源:亿信华辰浏览量:480次

  • 数据治理与分析相结合

    数据治理与分析相结合

    不到十年前,由于规模,资源和组织能力的原因,大型企业比同行业的小企业具有显着的优势。现在已不再是这样,因为数字创新和全球化的推动,加上移……查看详情

    发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:546次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议