La corretta architettura dei dati può svolgere un ruolo importante nel determinare il successo o il fallimento degli sforzi di governance dei dati.. Se lui A differenza della funzione di complessa o mal integrata, diventa un grande ostacolo per poter applicare standard comuni per la fornitura di dati affidabili e sicuri in tutta l'azienda.
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L'architettura dei dati è essenziale per consentire la governance dei dati, progettando e promuovendo l'architettura di gestione dei dati per supportare i requisiti di qualità e privacy.
E per di più, Questa architettura dei dati deve essere supportata da tecnologie che permettano di gestire i flussi di lavoro in modo da agevolare il processo di scoperta, definizione, applicazione, misurazione e monitoraggio.
È essenziale non cadere nella tentazione di scegliere gli strumenti prima di avere gli obiettivi, la strategia e i processi affinché la governance dei dati sia in atto.
Componenti dell'architettura dei dati da considerare per una governance dei dati completa
Per ottenere ciò A differenza della funzione di che supporta la governance dei dati, è necessario prestare attenzione al ciclo di vita completo dei dati aziendali critici. Il primo passo deve essere individuare quali dati ci sono e scoprire dove si trovano. Ciò include:
- Dalle applicazioni, sistemi e processi transazionali e operativi tradizionali dedicati all'importazione o all'aggiornamento dei dati, fino a quelli che consolidano, forniscono e consumano dati.
- E da applicazioni e piattaforme basate sul cloud, dati sociali, dispositivi mobili, fonti di dati di terze parti, dati provenienti da sensori e ambienti di analisi Hadoop, fino all'infrastruttura interna.
Una volta che si ha visibilità su questo aspetto, bisogna concentrarsi su valutazione e fornitura di capacità condivise che dovrebbero essere disponibili in tutta la A differenza della funzione di attività commerciale. Si tratta di evitare la compartimentazione e i silos di informazione e fare una corretta scelta tecnologica.
In alcune occasioni si utilizzerà l'investimento in piattaforme, altre cercheranno di sfruttare al massimo il design del A differenza della funzione di basato sull'infrastruttura esistente, inoltre sfruttando il software. In ciascuno dei casi è essenziale garantire la standardizzazioneLa standardizzazione è un processo fondamentale in diverse discipline, che mira a stabilire norme e criteri uniformi per migliorare la qualità e l'efficienza. In contesti come l'ingegneria, Istruzione e amministrazione, La standardizzazione facilita il confronto, Interoperabilità e comprensione reciproca. Nell'attuazione degli standard, si promuove la coesione e si ottimizzano le risorse, che contribuisce allo sviluppo sostenibile e al miglioramento continuo dei processi...., riutilizzazione e la conformità alle policy in questo tipo di ecosistemi.
Finalmente, non dimenticare di assicurarti alcune capacità specifiche del software abilitante, aquellos que mejoran la eficacia de la gobernanza de datos y ayudan a mejorar los resultados en términos de administración de activos de información. Riguarda:
- Profilazione dei dati: Este tipo de software posibilita comprender mejor el tipo de datos disponibles, su formato y la forma en que ocurren las relaciones entre los datos de diferentes sistemas.
- Scoperta dei dati: posibilita identificar dónde pueden occurrir anomalías en los datos y, allo stesso tempo, facilitan la tarea de conocer la información disponible que puede ser más relevante para el análisis o la toma de decisiones.
- Glossario aziendale: è lo strumento che fornisce contesto ai dati e nel quale, allo stesso tempo delle definizioni attese di entità e attributi di base dei dati, sono incluse regole, politiche e responsabili dei dati, tra gli altri. Il glossario aziendale consente la collaborazione riducendo al minimo il rischio di ridondanza e conflitti tra diverse versioni.
- Gestione dei metadati e della tracciabilità dei dati: il A differenza della funzione di Ha bisogno di questo supporto per esaminare l'impatto di eventuali modifiche nelle definizioni dei dati o per rispondere a guasti di sicurezza o qualità dei dati.
In conclusione, quando si cerca di massimizzare l'efficacia di un A differenza della funzione di Non dimenticare di discutere la modellazione, la qualità, i dati master e il loro monitoraggio, o i problemi di sicurezza. Ogni organizzazione deve esaminare dove si trova per, partendo da lì, avanzare introducendo miglioramenti fino a quando non sarà confermato che l'infrastruttura e i suoi componenti sono allineati alla governance.
