数据治理类型

Posted 明月十四桥

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据治理类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理(CRM)等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划(ERP)等“后台”应用程序授权主数据,例如客户、产品、供应商、员工等。然后,数据移动工具将最新的或更新的主数据移动到多领域MDM系统中。它整理、匹配和合并数据,以创建或更新“黄金记录”,然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。

缺点:

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此,这会降低多领域MDM方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后,批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理(下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据)可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看作“数据质量警察”,并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。这还将使得MDM方案更难实现它的所有预期优势,并可能导致更高的数据管理总成本。此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终,至少部分上如此–—已在MDM方案中投资,但是只能实现一些潜在优势,即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。

改进方法:

有三个方法可超越应对型数据治理。

1. 用户将数据直接输入到多领域MDM系统中:用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域MDM系统中,但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域,直到数据管理员审核和认证为止。这之后MDM系统才接受插入或更新,以便进行完

以上是关于数据治理类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

数据治理(Data Governance)

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