▌數據治理應運而生

有效的數據治理計劃可以最大限度地提高數據的價值，從而提高運營效率，決策制定和法規遵從性，同時最大限度地降低與不良數據管理相關的風險。 許多公司已經擁有良好的數據治理基礎，但由于它們采用了更新的數據和分析平臺，因此需要重新審視其戰略。 其中一些功能增強將以組織或流程為重點，而其他功能可能依賴于自動化和認知等技術來提高數據質量，工作流管理，信息安全性以及業務，技術和操作元數據的獲取。

在這種不斷發展的數據和技術環境中，組織可以通過關注四個主要支柱來制定前瞻性的企業數據治理計劃。

▌流程，政策，標準和程序

數據治理反映了組織在數據管理相關領域的戰略方向和預期成果，包括質量和元數據管理，信息安全，架構和數據建模。 不斷發展的流程，政策，標準和程序是實現有效數據治理的關鍵。 在實施現代數據平臺的組織中，有幾點需要考慮：

1   ▏過程自動化

處理大量數據的較新平臺可以實現更多交互式，實驗性和漸進式分析。 信息規模和復雜性的增加直接影響組織執行數據管理操作的方式。 諸如元數據發現或數據質量驗證的許多過程可以受益于使用認知技術自動化并且被視為數據生命周期的組成部分。

2   ▏數據治理民主化

隨著數據的規模和復雜性的增加，管理它的責任轉移到其所有者 - 他們最了解他們的數據 - 來自消費者的投入。 兩者都可以配備正確的協作工具，流程，標準和程序，以實現有效的管理。

3   ▏新架構模式的標準和程序的演變

組織正在改變其運營和分析領域，并利用微服務等新架構模式。 在這種分布式和松散耦合的環境中，相同數據的副本通常存儲在不同的物理位置，這可能使管理更加困難并且易受安全性的影響。 因此，組織可能會尋求發展其數據架構和安全性的標準和程序。

▌組織，角色和責任

許多公司已經建立了具有明確角色和職責的數據治理組織，以監督和促進數據管理流程。 隨著更新的平臺變得可用，組織，角色和職責可能會發生變化。 一些關鍵考慮因素是：

1   ▏將數據治理拓展到開發

對數據的問責可能需要更多的治理，不僅僅是在數據管理領域，而且還在軟件開發生命周期本身，從而產生更主動的數據治理流程，并減少修復生產平臺問題的需要。

2   ▏高效的管家

管理員（尤其是技術管理員）的角色可以進行調整，以適應新興技術的變化，例如支持云的平臺，大數據，流數據和微服務。 組織可以提供培訓，幫助管理員在現代數據平臺上有效工作。

3   ▏專注于數據安全角色

通過組織內外的多個渠道訪問信息可能會產生額外的數據安全風險。 因此，不僅要關注數據安全角色，還要引入顛覆性技術來管理數據訪問和使用，這一點至關重要。

▌技術和工具

有效實施數據治理流程需要適當的平臺和工具。 對于實施現代數據平臺的組織，一些關鍵考慮因素是：

1   ▏利用認知和自動化技術

根據現代數據平臺，許多組織正在轉向更新的技術，如認知和自動化，用于元數據發現，攝取，解釋和豐富。 這些技術可以大規模運行并實時評估數據質量，為執行算法提供即時反饋，以便在事件處理等場景中修復已識別的質量問題。

2   ▏實現數據治理工具的無縫集成

鑒于復雜的技術環境，數據治理工具與運營和分析平臺集成，利用代表性狀態轉移（REST）API等模式非常重要。這樣可以在整個組織內對數據沿襲，質量和元數據進行集成查看。

3   ▏不斷變化的安全環境

通過較新的數據平臺提供的一些行業標準協議可以幫助提高信息安全性。 例如，嚴重依賴微服務的分布式環境通常容易受到與訪問控制和授權處理相關的破壞。 使用OAuth 1.0 / OAuth 2.0等標準協議有助于解決安全問題。 與此同時，組織可以強調對數據安全領先實踐的廣泛認識。

▌數據編目

雖然傳統工具更側重于技術和操作元數據并支持有限的各種元數據資產，但現代平臺中元數據的增加會導致收集，編目和發現過程更加復雜 - 通常需要先進的技術和方法。 數據編目有助于建立企業數據的整體視圖，并幫助消費者發現，理解和信任可能相關的資產。 在實施現代數據平臺的組織中，關鍵考慮因素包括：

1   ▏元數據管理的語義方法

在使用不同符號定義和描述數據資產的平臺中，業務語義和本體變得越來越重要。 相關標準可用于開發通用語言和參考模型，以解決各種數據架構組件及其相互關聯。

2   ▏元數據內容發現和增強

元數據的主要目的是從整體上表示數據，以幫助用戶管理和使用它。 因此，捕獲和管理元數據資產的多樣性以及它們之間的相互關系非常重要。 認知技術和自動化可以幫助發現元數據資產之間的隱藏關聯，并改善數據編目潛力 - 例如，通過發現業務和技術元數據之間的關系，以及通過自動數據沿襲。 此外，諸如數據標記之類的技術有助于從大數據存儲庫（例如， 數據湖 ）中的原始數據中識別，組織和提取值。

3   ▏業務和技術協作努力

數據編目是一項協作工作。 起點是為用戶提供具有現代用戶界面和集成工作流功能的適當技術，以支持有效使用并實現對數據目錄資產和內容的額外增強。

基于這四大支柱的成功數據治理可以幫助組織更好地理解，管理和利用新平臺中存儲和處理的信息 - 幫助他們闡明更多以見解為導向的決策，并將自己定位為市場領導者。

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