数据治理架构1
能得到体现,促进了沟通,并提供了解决问题的流程。组织结构的基础,但它不是组织结构图,不是简单地将人名放在框中,可靠的运营模式有助于组织建立问责机制,确保组织内部的正确职。本节将介绍分散、网络、混合、联邦和集中等几种运营模式,并对。而是描述组织各组成部分之间的关系。各运营模式的优缺点进行详细描述。
可靠的运营模式有助于组织建立问责机制,确保组织内部的正确职
能得到体现,促进了沟通,并提供了解决问题的流程。运营模式构成了
组织结构的基础,但它不是组织结构图,不是简单地将人名放在框中,
而是描述组织各组成部分之间的关系。
本节将介绍分散、网络、混合、联邦和集中等几种运营模式,并对
各运营模式的优缺点进行详细描述。
0.5 参考数据和主数据治理
参考数据和主数据是共享资源,需要治理和管理。并非所有数据不
一致的问题都可以通过自动化处理,有的需要人们相互沟通才能解决。
如果没有治理,参考数据和主数据解决方案将仅仅是附加的一些数据整
合实用程序,无法发挥它们的全部潜能。
10.5.1 治理过程决定事项
治理过程应决定如下事项:
1)要整合的数据源。
2)要落实的数据质量规则。
3)遵守使用规则的条件。
4)要监控的行动和监控频率。
5)优先级和数据工作响应等级。
6)如何展示信息以满足利益相关方的需求。
7)参考数据管理和主数据管理部署的标准授权扎口和预期。
治理过程带来了与合规和法律相关的利益相关方及信息消费者,通
过定义把他们纳入隐私、安全和数据保留制度中,以减轻组织的风险。
作为一个不断发展的过程,数据治理在为使用参考数据和主数据的
人员制定原则、规则和指导方针时,必须有审查、接收和考虑新规则以
及对现有规则进行改变的能力。
10.5.2 度量指标
以下指标可以与参考数据和主数据质量以及支持这些努力的过程结
合起来。
1)数据质量和遵从性。数据质量仪表板可以描述参考数据和主数
据的质量。这些指标应该说明主题域实体或相关属性的置信度(百分
比),以及它在整个组织中符合实际需求的使用价值。
2)数据变更活动。审核可信数据的血缘对于提高数据共享环境中的数据质量是必要的。指标应该展示数据值的变化率,能够帮助人们深
入理解为共享环境提供数据的系统,并可被用于调整主数据管理进程中
的算法。
3)数据获取和消费。数据由上游系统供应,由下游系统和流程使
用。这些指标应该显示和追踪哪些系统在贡献数据,哪些业务区域在共
享环境中订阅数据。
4)服务水平协议(SLA)。应建立SLA并传达给贡献者和订阅
者,以确保整个数据共享环境的使用和采用。遵循SLA可以为支持流
程、技术问题和数据问题提供解释,而这些问题都有可能减缓主数据管
理应用的速度。
5)数据管理专员覆盖率。这些指标应该关注对数据内容负责的个
人或团队,并展示覆盖率的评估频率。它们可以用来识别支持方面的差
距。
6)拥有总成本。这个指标有多种影响因素、多种表达方式。从解
决方案的角度来看,成本可以包括环境基础设施、软件许可证、支持人
员、咨询费、培训等。这一指标的有效性主要是基于其在整个组织中的
持续应用。
7)数据共享量和使用情况。需要跟踪纳入主数据的数据量和使用
情况,以确定数据共享环境的有效性。这些指标应该展示数据共享环境
中流入和流出数据的定义、纳入和订阅的数量和速率
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