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为什么您的主数据管理需要数据治理

时间:2018-12-25来源:数据治理浏览数:1188

近年来,各组织越来越意识到他们的数据及其在最关键业务功能的成功或失败中所起的作用。这种思维方式的转变以及云技术的发展已经形成了技术预算变化的基础,从集中于硬件和基础设施采购到利用充分利用企业数据资产的技术和服务的技术预算。与此相符的是主数据管理系统(MDM)的普及。用于管理关键共享数据域(如安全主数据,产品主数据或客户端主数据),MDM在正确实施后,可构成组织企业数据管理(EDM)策略的基石。

MDM - 不是银弹

MDM的目标是尽可能接近源地识别,验证和解决数据问题,同时为下游系统和服务创建“黄金副本”主数据集。  MDM提供了许多好处,并且在正确实施时,可以确保核心共享数据集的一致性,完整性和准确性。但MDM并不是企业数据质量的银弹。MDM的核心只是管理数据领域的一个领域,即业务实体。如果我们更深入地了解组织的数据使用情况,我们发现除了上述主数据之外,许多业务和技术功能还依赖于操作数据,参考数据,元数据和审计信息的混合,每个数据的质量都是同等重要。MDM在确保正确管理共享主数据并且符合目的方面做了值得称道的工作,但MDM 并不代表完整的数据治理或EDM计划。  质量只是数据方程式的一部分,而组织需要对他们计划用于关键决策的数据有更广泛的视野和透明度,而这正是MDM系统无法提供的。除了掌握数据外,还需要解决以下功能:

  • 定义:该术语的含义是什么?这个术语是否有任何其他名称(同义词),短语或缩写。该术语是计算还是许可?
  • 数据分类和保留策略:  可以根据内部和外部策略对数据进行多种分类。这些可以进一步推动使用权,披露和免责声明。
  • 原始来源:  数据来自哪里?有多个来源吗?创建黄金记录时是否有任何采购/优先权规则?什么是特定数据集的权威来源?可以覆盖吗?
  • 搜索:有  哪些数据可用,从哪里来?它是共享的吗?哪些业务功能正在使用哪些数据集?
  • 协作:  人们如何能够更好地了解组织数据?他们如何贡献自己的专业知识?
  • 企业数据质量:  使用的各种类型数据的可信度如何?各种数据领域是否存在模式或趋势?
  • 运营模式:  公平地说,数据不会自行管理,需要应用政策,程序和资源来确保整个组织的运营和驱动质量,安全性,访问权限,采购和数据的正确使用。
  • 职责:  可能是最有争议的领域,也是大多数公司都在努力解决的问题所在。将人员分配到角色是一个组成部分,但期望是什么?我们如何建立互动模型并衡量在文化,政治和人格地雷中航行的员工的工作量,以确保最佳地利用组织的资源及其数据?


MDM的近视焦点使得无法在整个组织的更广泛的数据范围内解决这些问题,并突出了数据治理对组织的关键区别和重要性。

“没有治理的MDM ......只是数据集成!” -  Aaron Zornes

适当的治理是MDM,数据移动或数据仓库的基础,并确保业务从定义,采购,质量和责任的角度理解数据。在着手实施大规模数据驱动计划时,特别是那些带来大量文化和运营变革的计划,必须尽早建立数据治理并纳入其中。进入项目的每个阶段。忽视数据治理的数据项目存在提供技术杰作的风险,这对于企业理解或利用而言既不切实际又过于复杂。集成数据治理还可以确保业务支持和积极参与通常被业务视为由IT拥有和运营的技术练习的计划。

“到2016年,启动MDM计划的组织中只有33%能够成功展示信息治理的价值。” -  Gartner

来自Gartner的这一令人惊讶的统计数据巩固了这样一个事实,即许多MDM项目的商业参与缺乏,而且企业无法理解,接受或重视这些数百万美元的MDM投资。查看有关失败或未达到的MDM项目的任何统计数据,所有这些都很可能表明缺乏数据治理整合来管理人员,流程,最重要的是成功所需的数据。

“在技术失败之前,实施MDM解决方案的数据治理,优先级,人员和流程方面可能会破坏项目。” -  Wang和Karel

商业术语表的价值

建立数据治理框架,运营和报告模型是组织管理数据的第一步。与组织使用人力资源和财务系统清点其他公司资产的方式大致相同,数据资产需要正确定义,清点,管理并最终向协作开放。组织通常利用内部解决方案利用电子表格,SharePoint或其他一些本土解决方案来启动此流程。随着需要填充更多和各种类型的数据资产,以及跟踪各种数据治理角色的沿袭,工作流,影响分析或协作功能的能力,出现了这些解决方案的挑战。最后,词汇表成为将数据治理功能与MDM项目联系起来的粘合剂,确保业务参与,接受的业务术语定义以及为掌握域的治理分配和记录的问责制。

了解MDM的功能,尤其是其局限性,可以帮助组织整合解决方案,从而为企业数据资产提供全面的360度视图,理解和透明度。



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