集中数据治理和去中心

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通过将数据组合在一起，您可以更清楚地了解组织内不同职能之间的相互关系。 数据保存 您的公司应该有一个决定如何存储和保存数据的流程。毕竟，有些数据会被不断使用，而其他信息则可以存档，甚至删除。这就是通用存储系统有助于确保相关数据永远不会太难找到的地方。 甚至可能存在需要自动化来实时删除或分类数据的情况。 中的数据保存工作流程 数据治理模型 可以根据您的业务需求和使用的数据治理类型采用多种数据治理模型。下面让我们看一下其中的一些模型。 个人去中心化执行 该模型非常适合管理和维护所有数据的个体企业主。

在此模型中，创建和设置数据的同一个人通常是唯一使用该数据的人。我们可以使用下图了 意大利电报号码数据 解该模型的效果。 去中心化执行个体 图片来源 、团队去中心化执行 该模型专为管理和维护主数据的企业主而设计，数据由不同团队的员工使用和共享。这确保了信息被分类并分发给团队中的每个人，特别是在拥有多个办公室或商店的企业中。查看下图，了解该模型的工作原理。 去中心化执行团队 图片来源 中心化治理 在此模型中，企业主或领导者根据其他部门的请求控制主数据及其创建。数据集中到团队领导，以便在公司内部分发。这对于需要规范内部信息共享的大公司来说是有效的。 集中治理图片来源化执行 最终模型结合了上面列出的系统的各个方面。它涉及个人或团队控制主数据，而每个团队创建。



自己的数据集以贡献信息。这简化了数据收集和共享，使其成为大型企业及其管理团队的理想选择。 集中治理 图片来源 现在让我们讨论创建数据治理框架的最佳实践。 数据治理框架 如果您的团队投资于数据治理，它可以为您的组织提供持续的客户洞察。以下步骤概述了您的企业需要采取哪些措施来创建成功的数据治理策略。 设定团队目标。 定义明确的目标和指标对于创建数据治理框架至关重要。它有助于识别有价值的数据，并确保每个人都朝着共同的目标努力并取得可衡量的进展。 设立数据治理办公室。