数据沿袭工具如何促进数据治理策略

数据治理的本质是企业数据策略合规性。数据策略可以跨越一系列意图，包括有关数据保护和数据验证的指令。数据管理员和数据治理委员会成员必须征求企业用户的要求，明确数据质量要求，指定数据质量指标并制定衡量数据政策合规性的方法。

但是，挑战是弥合定义数据治理策略和实施它们之间的差距。政策旨在主张对生产流程中数据资产质量的控制和监督，但数据管理员通常负责关键数据质量管理职责，而无需经过适当的培训或工具。

这就是数据沿袭工具的用武之地。数据沿袭记录了数据对象通过企业的过程，并有助于简化两个关键数据治理程序：根本原因分析和影响分析。

数据沿袭和数据治理

如果没有办法确定将数据错误引入环境的位置，数据管理员就会发现很难识别和修复数据质量问题。当数据缺陷继续传播时，组织可能会受到影响不良决策的不一致报告和分析的困扰。

数据沿袭工具可以通过提供对数据流过的处理阶段序列的可见性来简化根本原因分析过程。可以在处理流程的每个点检查数据的质量，使IT能够找到引入数据错误的点。

从识别错误的位置向后工作，数据管理者可以在每个点插入控件以监视数据是否符合定义的期望或是否存在错误。数据在进入时符合但在退出时有缺陷的处理阶段是引入数据错误的点。精确定位此位置可以使数据管理员专注于消除根本原因，而不是仅仅尝试纠正错误数据。

数据沿袭工具还可以帮助数据管理员保持在当今环境中的意外数据源格式和结构变化之上，这些变化比过去更加动态。当数据源发生变化时，下游可能会出现意外后果。

通过从数据采集的角度进行研究，数据管理员可以依靠数据沿袭来帮助跟踪数据依赖性并确定受数据变化影响的处理阶段。这可以使数据管理者考虑如何重新设计处理阶段以适应所识别的变化。

在数据沿袭工具中寻找什么

手动收集元数据和记录数据沿袭涉及大量资源投资，但它容易出错，尤其是在依赖报告和分析来推动运营的组织中。因此，寻找不仅可以管理数据沿袭的表示，而且还可以自动在整个企业中映射它们的数据沿袭工具和技术会很有帮助。