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时间：2019-02-13来源：数据治理浏览数：562次
许多企业坚持不懈地尝试用数据治理框架来证明自己已经取得了很大的成就。然而，定义那些“伟大的东西”绝非易事 - 因为它们中的大多数只构建了一个类似于落下的Jenga塔的难以管理的架构。今天的IT生态系统比企业期望的更加动态和复杂。因此，在动态和复杂的环境中无中断地实施数据治理方法需要程序团队，治理委员会和技术人员。
在设计和实施数据治理框架时，企业面临着许多挑战。在许多情况下，它们缺乏清晰度，并且不会将其作为数据生命周期管理的集成学科集来处理。当他们通过业务线或特定功能区域划分实施政策时，他们面临着潜在的速度障碍。这种传统方法受到多次回扣的影响，这使得政策管理变得更加棘手和风险更大。
数据治理涉及制定有效管理整个组织数据的政策，实践和标准化程序。它涉及管理整个组织的数据和信息的策略，实践，标准和程序的开发和实施。
成功的数据治理框架涵盖所有业务线或功能区。它提供了一个整体视图，以实现围绕最佳组织组件的连贯分层。以下是成功企业使用的
成功数据治理结构：
数据治理战略：智能企业在实施治理框架之前规划其战略。这种策略基于坚如磐石的信息管理框架，它涵盖了元数据管理，数据质量，主数据等重要元素。该策略允许企业从数据中提取价值并在所有部门中利用它。它可以帮助企业优先处理所有业务线的数据管理。企业可以主动应对数据管理挑战，避免停机和停机。
数据治理计划团队：蓬勃发展的数据治理项目取决于业务和IT部门的支持者。crackerjack数据治理程序由业务驱动，由IT团队提供支持。此数据治理团队应征求用户要求，以确保其治理框架明确表达要求，指标和增量方法，以便按照合规性来衡量数据策略。专用数据治理团队可以加速数据治理策略的开发和实施。
数据管理团队：智能企业从不同的业务领域指定数据管理员，以便与IT一起简化数据治理的实施。这些管理员为每个业务领域使用的元数据设定了标准。在某些用例中，雇佣了多名数据管理员来解决团队内部问题或冲突。这些数据管理员可帮助企业清除跨群体差异并优化策略和元数据。
数据治理委员会： 企业可以通过在数据治理计划团队和数据管理团队之上建立数据治理委员会来加强其数据治理计划。该委员会可以负责制定或批准数据治理政策和程序。数据治理委员会可以在构想和监控计划中发挥关键作用。通过专门的理事会协调业务和技术领导，确保数据治理框架的协调安排。
结论
数据治理可能由于多种原因而失败; 其中一些是组织缺乏对数据框架的关注。最大的问题是跨越不同衍生品的框架规模不断扩大，导致业务和IT之间的转变。成功的数据治理需要平衡行为。
怎么做？企业可以通过建立数据治理团队，数据管理团队和数据治理委员会来更好地管理其中的许多问题。这些团队可以帮助企业持续关注组织变革管理计划和不断增长的需求。他们可以在IT和业务团队之间建立和谐，并弥合他们之间存在的差距。
