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：

• 获得资金和支持是数据治理生命周期的一个阶段
• 资金是框架的一个组成部分。

需要什么类型的资金？数据治理计划需要为四种类型的数据治理和管理工作建立资金：

1. 数据治理计划的初始设计和实施
2. 正在进行的数据治理/管理/合规/访问管理工作
3. 正在进行的数据管理/数据质量工作
4. 来自治理主导的问题分析的推荐项目和努力。

这是最后一种类型的资金，通常对公司构成最大的挑战。我们将研究资助问题分析建议的选项。但首先，我们来看看前三种数据治理工作的典型资金模型。

资助数据治理计划的设计

通常，组织选择四种模型之一来创建正式且公认的数据治理计划。

1.构建计划的项目
      2.其他项目中的项目
      3.利益相关方团体的特殊资助
      4.数据治理包括在IT /数据管理/数据架构工作中。

1.构建程序的项目
通过这种方法，创建了一个正式项目来设计和实现该程序。通常，此项目包括应用数据治理的原型工作，例如数据利益相关者或数据管理员的JAD会话，以解决遗留数据问题。
注意：许多“样板”项目计划是为开发一个软件而设计的，而不是用于开发程序。它们可以包括对程序开发项目没有意义的步骤和可交付成果。此外，需要在程序开发项目计划中建立一定的灵活性，或者项目经理发现自己必须处理变更请求，而定义范围和重点的工作需要多次迭代，或者重新安排讨论利益相关者需求的会议。

2.另一个项目中的行项目
通过这种方法，需要数据治理成功实现其目标的项目将包括启动和资助正式数据治理计划的设计和部署的活动。示例可以是SOA或主数据管理计划或数据仓库项目。

3.利益相关方团体的特殊资金
采用这种方法，在数据管理方面具有重大利益的部门或计划将启动并资助正式数据治理计划的设计和部署。示例包括SOA或主数据管理程序，数据仓库计划，合规性计划，如Basel II或Sarbanes-Oxley，或隐私/访问控制程序。

4.数据治理包含在IT /数据管理/数据架构工作中
通过这种方法，数据治理包含在另一个技术或数据相关程序中。例如，如果数据治理包含在企业数据管理工作中，那么可以为该计划提供一大笔资金来实施治理，而不必担心项目通常需要的支出监督类型。