选择适合的数据治理模型

内部数据治理：第2部分│数据治理模型

在本系列的第一部分中，我们定义了数据治理并研究了导致大规模清理项目的失误。在这篇文章中，我们将研究常见的数据治理模型，哪些模型最适合不同类型的组织。

没有单一的数据治理模型适合所有组织。在当今的业务中通常会使用各种模型，其中一些模型更适合较小或较大的组织，而另一些模型更适合各种结构或业务需求。让我们看一下四种最常见的数据治理模型：

1.去中心化执行——单一业务单元

这种数据治理模型的特点是各个业务用户维护自己的主数据。该模型确保数据由本地用户创建，这些用户通常是该主数据的消费者。

用户、好处和注意事项：

- 最适合小型组织，例如单个工厂或单个公司

- 提供更简单的数据维护

- 需要很大的敏捷性才能设置主数据

- 不与其他业务部门共享主数据

- 缩短主数据的生命周期

虽然这个模型更简单，并且可以更快地设置主数据，但除非管理得当，否则用户也会看到数据中的巨大不一致。以下策略和策略有助于确保该模型有效运行：

- 明确定义数据所有权并将其限制为组织内的少数专家

- 确保清楚地记录每个字段的填充方式以及每个字段的每个值的含义

- 如果预算允许，自动化工具可以控制数据的一致性

- 设置控制和审计以快速修复任何不一致

- 将数据治理组织的角色限制为构建流程和程序以及执行定期数据审计

2.去中心化执行——多个业务单元

这种数据治理模型的特点是各个业务用户维护自己的主数据。在这种情况下，我们有多个业务部门与共享的客户、材料和供应商合作。

用户、好处和注意事项：

- 最适合涉及多个工厂和/或多个公司的中小型组织

- 提供更简单的数据维护

- 需要很大的敏捷性才能设置主数据

- 允许与其他业务部门共享主数据

- 缩短主数据的生命周期

如前

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