数据治理是必要的基础组织希望从数据创建业务价值。它创建信任的结构,使合作和分析数据。建立有效的数据治理,然而,也非常具有挑战性。数据治理实践需要技术支持,技术必须包括一个灵活的操作模型,允许组织设计治理程序,适用于他们的独特需求。
数据治理的运营模式是什么?
操作模型轮廓一个组织是如何定义角色、职责,业务术语,资产类型、关系、域类型,等等。这反过来会影响工作流和流程功能;它影响一个组织如何运作它的数据。
操作模式是任何数据治理计划的基础。通过定义企业的角色和职责在不同的业务线,操作模型可以帮助建立一个企业治理结构。
操作模型示例
考虑一下这个场景:您的组织是创建一个工作流定义kpi在你的业务术语表作为数据治理计划的一部分。这些工作流将允许更有效地团队合作和交流。多个团队使用数据和kpi,所以你想要创建一个标准的所有团队的审批工作流,对吧?不完全是。
做所有的这些团队使用kpi以同样的方式吗?他们都称kpi为kpi吗?如果财务团队使用术语“kpi,”但营销团队使用术语“指标”和IT团队使用“数据集?“这将如何影响工作流吗?
您的组织的架构是怎样的?不同的业务单位是什么?审批流程是什么?利益相关者不同跨业务单位吗?
这些问题的答案将影响你如何设置您的工作流。
每个组织结构不同,有自己的一套流程和它自己的通信方式。即使在每个组织、流程和术语跨部门和团队可能有所不同。
是什么类型的操作在数据治理模型吗?
没有一个适合所有操作在数据治理模式;一个组织必须采取一个操作模式针对其需求。操作模型必须平衡两个极地原则、集中和联盟。一个组织可能采取这两种类型之一,甚至拥抱这两个原则。一个组织可以采取两种类型的操作模型,集中或联合,根据其需求。
- 集中运营模式:中央权威确定的规则如何管理组织中的数据。这个中央权威定义数据治理原则的实施标准过程,比如如何定义关键数据元素,以及如何通过业务术语。当个人和团队执行数据治理的任务,他们必须坚持集中定义的过程。
- 联邦操作模式:当有多个组织的权威。一个组织可能采取这种模式如果不同的小组有不同的数据治理的需要。
这两种类型都有其各自的优点和缺点。集中运营模式更简单和更容易维护,但他们可以让一些团队感觉受中央数据治理机关。联合运营模式允许不同的团队采用数据治理的速度有快有慢,但有时它可能变得更加复杂或难以维护。结果,组织通常采用混合模型定制需求平衡的优点集中和联盟。
组件的操作模式是什么?
数据治理的运营模式可以划分为三个细分回答什么,怎么发生的,谁管理数据。在所有这些细分的各种组件。一些组件可能比其他人更积分取决于组织的优先级、框架、过程取向等等。不需要马上解决每一个组件的操作模型;你应该采用一种循序渐进的方法基于优先级、框架和过程取向。尽管如此,它可以有助于了解不同方面为你确定你现在需要什么,你可能需要在未来。
需要控制什么?
第一个组件的操作模型的什么,解决了结构概念。这个组件描绘的各种信息需要管理。你可以分类结构概念分为四种类型:
- 资产类型——一个资产类型定义了一个资产的语义。例如,“个人隐私政策”的名字是一个资产类型的“政策”和“客户”的名字是一个资产类型的“业务术语。”
- 属性类型- - - - - -属性是一个文本值捕获的信息资产。
- 关系类型- - - - - -关系定义了两个资产是如何彼此相关的。关系类型正式定义了两个资产类型之间的关系的类型。
- 复杂的关系类型——一个复杂关系类型定义了三个或更多资产或属性之间的关系。
这些信息应如何管理?
第二个组件的操作模型如何涵盖执行和监控的概念。
- 清晰度得分的计算- - - - - -资产的清晰度得分是一个百分比,表明完成资产是根据发音评分规则。
- 角色类型- - - - - -对给定资源角色提供用户权限(资产、域、社区)或软件模块。角色类型是一组权限,可以分配给一个用户或组。
- 状态- - - - - -一个状态表明资产生命周期的阶段
- 验证规则,一个验证规则定义了一个脚本,它允许检查特定资产的内容是否有效。
- 工作流定义- - - - - -一个工作流定义描述一个过程可以自动化。它识别的步骤,将任务分配给合适的用户/角色和一些自动化执行逻辑。
-
谁控制的?
第三个组件的操作模型世卫组织,这意味着组织的概念。使用管理一起把所有的队友,同时保持数据管理角色和职责定义。
- 社区- - - - - -零个或多个社区的社区是一个分组和域,通常定义了一个描述管理的一部分。
- 域- - - - - -一个域是一个逻辑分组的资产根据它们的功能,项目,或知识领域。
- 用户和组——组织可以定义用户或用户组缓解授予角色和权限。
数据治理是一个灵活的经营模式?
不同的部门、团队和角色不同在一个组织中,有独特的需求。灵活的经营模式可以确保每个人都可以为他们设计一个模型,同时还融入组织的努力来实现真正的和持久的数据智能。组织需要一个灵活的运营模式来定义角色、职责,根据他们的需求和条件。
灵活的操作模型的好处是什么?
灵活的操作模型的主要好处是,它允许您构建一个数据治理框架特别适合您的组织的需要。它允许您:
- 扩展和协调——联邦灵活的操作模型允许团队提高模型来满足其独特的需求。
- 创建一个共享的语言——建立一个共同的理解数据来促进合作。
- 为所有用户建立——平衡技术和业务用户的需求和合作运营模式。
- 保持高绩效——规模和适应模型随着商业环境的变化和资产和关系类型发展。
一个操作模式作为骨干数据治理,因此,数字转换和数据情报。利用灵活的经营模式,这样你就可以得到你的数据治理项目启动和运行快,适应任何用例。
从哪里开始与一个灵活的操作模式
组织所需要的数据治理成为数据驱动的,因此,需要一个操作模式。灵活的操作模型的好处是出色,但组件的长串似乎复杂和艰巨。那么一个组织从一个操作模式?答案是,无论它是否适合组织的优先事项。组织的成熟度等因素,结构,和用例将影响从哪里开始。灵活的操作模式允许一个组织开始根据其优先级,而不是按照刚性需求的技术解决方案。
想想看:医疗保健公司和零售商都需要数据治理,但是他们可能有不同的数据治理重点用例。
医疗保健组织可能需要增加它的数据治理为了满足标准健康保险流通与责任法案(HIPAA)。以来用例是关于隐私和法规遵从性,其第一优先级操作模型可能在定义基于敏感性资产类型分类数据,然后建立工作流程,确保流程跟踪和完成。
另一方面,零售商的第一个用例可能是供应链分析,所以它可以为客户提供产品尽可能迅速。其优先级操作模型可以建立工作流加速过程和消除运行效率低下。
这两个组织都需要数据治理和需要一个操作模式开始,但一个灵活的操作模型允许他们开始,这对他们来说是有意义的。
亚愽视频Collibra提供了一个灵活的操作模型,这样客户可以定义角色、职责,根据他们的需求和条件。亚愽视频Collibra满足客户在哪里,而不是相反。亚愽视频Collibra合作伙伴与客户,引导他们从哪里开始与操作模型和与他们合作的项目成熟。我们的运营模式不仅是灵活的,但也可伸长的;我们提供开箱即用的模板和规范的路径加速时间的价值。我们在每一步都与我们的客户合作,这样他们就可以实现持久数据情报。
