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时间：2018-12-21来源：亿信华辰浏览数：660次
数据治理是组织范围数据管理的基础。由于这个原因，DAMA DMBOK2框架显示了中心的数据治理。如果可以利用数据治理功能，则可以更直接地实现数据管理功能。
无论组织管理的数据类型如何- 数据仓库，数据库，大数据等 - 强大的数据治理能力都很重要。它将实现对您的数据的主动管理，以支持您的业务战略和愿景。
无论数据环境如何，启动和成功扩展数据治理功能所需的活动都保持不变：
· 发现
· 实行
· 规模
了解当前数据格局以及业务领导者所设想的是第一步。可以出于多种目的利用数据治理：
· 数据质量管理
· 为常见数据定义开发标准业务语言和业务术语表
· 数据或报告认证
· 确定与数据相关的举措的优先顺序
· 制定和执行各种标准或政策
· 法规遵从性
· 访问和安全
数据治理计划的发现阶段有助于确定关键的重点领域。可能是组织从最初的目的开始，然后在程序成立时扩展到其他区域。
一旦确定了数据治理重点领域，就可以完成对关键利益相关者的识别。然后，这些信息将导致章程草案和拟议的组织和方法。
利用从发现阶段收集的信息，可以开发数据治理路线图。除章程和拟议组织外，还将包括实施方法，时间表，人员配备需求和沟通策略。
发现阶段可以在短短几周内完成，并实现协调良好的数据治理实施。
在完成发现阶段并考虑到期望的未来状态时，生成的路线图将为您提供建立数据治理功能的更大可能性，从长远来看，该功能将进行扩展。
