內部數據治理：第2部分│數據治理模型

在本系列的第一部分中，我們定義了數據治理并研究了導致大規模清理項目的失誤。在這篇文章中，我們將研究常見的數據治理模型，哪些模型最適合不同類型的組織。

沒有單一的數據治理模型適合所有組織。在當今的業務中通常會使用各種模型，其中一些模型更適合較小或較大的組織，而另一些模型更適合各種結構或業務需求。讓我們看一下四種最常見的數據治理模型：

1.去中心化執行——單一業務單元

這種數據治理模型的特點是各個業務用戶維護自己的主數據。該模型確保數據由本地用戶創建，這些用戶通常是該主數據的消費者。

用戶、好處和注意事項：

- 最適合小型組織，例如單個工廠或單個公司

- 提供更簡單的數據維護

- 需要很大的敏捷性才能設置主數據

- 不與其他業務部門共享主數據

- 縮短主數據的生命周期

雖然這個模型更簡單，并且可以更快地設置主數據，但除非管理得當，否則用戶也會看到數據中的巨大不一致。以下策略和策略有助于確保該模型有效運行：

- 明確定義數據所有權并將其限制為組織內的少數專家

- 確保清楚地記錄每個字段的填充方式以及每個字段的每個值的含義

- 如果預算允許，自動化工具可以控制數據的一致性

- 設置控制和審計以快速修復任何不一致

- 將數據治理組織的角色限制為構建流程和程序以及執行定期數據審計

2.去中心化執行——多個業務單元

這種數據治理模型的特點是各個業務用戶維護自己的主數據。在這種情況下，我們有多個業務部門與共享的客戶、材料和供應商合作。

用戶、好處和注意事項：

- 最適合涉及多個工廠和/或多個公司的中小型組織

- 提供更簡單的數據維護

- 需要很大的敏捷性才能設置主數據

- 允許與其他業務部門共享主數據

- 縮短主數據的生命周期

如前

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