Das wertvollste Artikel in einer Datenbank sind die Daten. Die Daten, Jetzt mehr denn je, Sie sind ein grundlegendes Kapital für den Geschäftserfolg. Institutionen sammeln immer mehr Daten, die sie für ihre Entscheidungsfindung verwenden. Aber damit Manager und andere Benutzer, die sie verwenden, sicher sein können, dass sie genau arbeiten, Konsistenz und hochwertige Daten, es ist notwendig, die Integrität dieser Elemente in einer Datenbank zu gewährleisten.
Und hier ist die Governance-Daten, oder genauer gesagt, die Software, die es erleichtert. Sehen wir uns an, wie Sie uns helfen können, die Integrität dieser Informationen zu gewährleisten..
Brauchen wir Data-Governance-Software??
Zu einer perfekten Data Governance gehören in der Regel Menschen, Prozesse und Technologie, Verwendung von Data-Governance-Software zur Ergänzung und Automatisierung die von den Unternehmen etablierten Prozesse.
Data-Governance-Tools werden oft als einfache Tools zum Verwalten von wiederverwendeten Datenbankelementen angesehen.. Aber auch wenn es oft Überschneidungen in der Funktionalität gibt, sie sind nicht genau gleich. Die Data-Governance-Tools keine Datendesigns oder ausführbaren Dateien erstellen. jedoch, gut mit den beweglichen Teilen eines Programms umgehen. Dies bedeutet, dass haben die traditionelle Funktionalität der Verwaltung von Artikeln aus einer Datenbank, wie Glossarentwicklung und Standards und Richtlinienverwaltung.
Ein Data-Governance-Programm besteht normalerweise aus einer großen Anzahl von Komponenten, und die Erstellung und Verwaltung dieser verschiedenen Mechanismen kann zeitaufwändig sein... Als Beispiel, Das Einrichten einer Data Governance-Richtlinie oder eines definierten Schlüsseldatenelements kann Wochen dauern. Teil eines MDM oder Big Data sein, kann versuchen zu regieren 200 Artikel in einer Datenbank, aber Sie werden bald feststellen, dass es viele bewegliche Teile und Schritte im Datenlebenszyklus und der Arbeit mit Synonymen gibt, Semantik und Politik, es ist überhaupt nicht bequem.
Aber die Wahrheit ist das Viele Datenmanagement-Tools, die Unternehmen bereits verwenden, können zur Data Governance beitragen.. Ein Data Dictionary-Tool oder eine Datenmodellierungssoftware kann angepasst werden, um ein Datenglossar mit der Definition von Geschäftsdatenelementen zu verwalten.
Nutzen von Data-Governance-Tools
Die Vorteile speziell entwickelter Tools zur Unterstützung von Data Governance sind zweifach:
- Produktivität. Die meisten Unternehmen beginnen mit SharePoint-Listen und -Tabellen wo sie Datendefinitionen aufbewahren, Informationen über die Herkunft von Elementen in einer Datenbank und Referenzdatenbeziehungen. Zusammen damit, einen Texteditor verwenden, Share Point oder Wikis., Dokumentation und Aktualisierungen der Data Governance-Richtlinien aufzunehmen. Wie gewöhnlich, diese Seiten Sie erkennen schnell, dass sich die Komplexität ihrer Datenumgebung in einer Vielzahl von Regeln niederschlägt., Verfahren, Definitionen, Richtlinien und Workflows, die mit solchen grundlegenden Tools nicht einfach verwaltet werden können..
- Sie müssen die kontinuierliche Datenermittlung und Nachhaltigkeit unterstützen.da viele Anstrengungen erforderlich sein werden, um kulturelle Probleme anzugehen und das Programm am Laufen zu halten. Früher als später, der Unterschied zwischen der Verwendung eines Tools, das anscheinend Governance-Funktionen hat, und einem anderen, das speziell für Data Governance entwickelt wurde, wird deutlich..
Es gibt Data-Governance-Plattformen, die Anpassungen früherer Anwendungen sind, um Elemente in einer Datenbank zu verwalten, während andere ganz neu sind und von Anfang an an Data Governance festhalten. Obwohl es wichtiger ist, die Funktionalität zu erhalten, die Sie zur Unterstützung Ihres Data-Governance-Programms benötigen, als den Kauf eines bestimmten Tools, Regelmäßig, Data Governance-Software finden Sie in den folgenden drei Kategorien:
- Programm- und Richtlinienverwaltung, inklusive Workflow, Richtlinienmanagement und Problemmanagement.
- Datenqualität, einschließlich Verwaltung von Datenproblemen und Korrektur der Datenqualität.
- Tools, die sich auf traditionelle Datenverwaltungsfunktionen konzentrieren. als Datenherkunftsverfolgung, Repositorys, Semantik und Glossarverwaltung, Stammdatenmanagement und Business Rule Governance.
Trotz dieses, innerhalb dieser Kategorien, Was Sie wirklich beachten sollten, ist die Funktionalität.
