如何选择正确的数据治理平台

通过选择和利用具有嵌入式质量控制的智能和工作流驱动的自助数据治理平台,您可以实施可扩展的信任系统。让我们探索一些方法来为您的团队找到合适的数据治理平台。

根据《哈佛商业评论》中描述的,使用有缺陷的数据完成一个工作单元的成本要高出 10 倍。寻找合适的数据治理平台一直是一大难题。通过选择和利用具有嵌入式质量控制的智能和工作流驱动的自助数据治理平台,您可以实施可扩展的信任系统。让我们探索一些方法来为您的团队找到合适的数据治理平台

如何选择正确的数据治理平台

选择可以实时管理数据的数据治理平台

主动的数据治理方法使您可以在数据真正进入您的核心系统之前检查和衡量该质量水平。跨内部、云、Web 和移动应用程序访问和监控这些数据是一项艰巨的任务。在所有这些系统中扩展这种监控的唯一方法是通过数据集成。这就是为什么您需要能够实时管理数据的数据治理平台

当然,通过在数据集成过程中插入控制规则来避免错误数据的传播是关键。使用正确的数据治理平台和集成数据,需要安排监测人员来实时监测整体数据完整性。

另一方面,您会发现简单且强大的应用程序可能过于孤立,无法注入全面的数据治理流程。即使他们通过简单的UI成功地专注于业务人员,他们也会错过重要的部分——协作数据管理。而这正是挑战所在。成功不仅取决于数据治理平台和功能本身,还取决于它们打通数据的能力。因此,您需要一个基于平台的解决方案来共享、操作和传输数据。

数据治理平台选型的三大方向

您最终将面临多个用例,其中一个人或团队无法成功管理您的数据。为了克服这些情况,您需要一个云中数据治理平台的统一平台。与业务用户合作并在数据生命周期中赋予他们权力,将使您和您的团队克服传统的数据治理障碍,例如清理、协调、匹配或解决您的数据问题。接下来的三个功能对于成功实现的数据治理至关重要:

  • 数据剖析衡量整个企业以各种形式存储的数据的特征和状况的过程。数据剖析通常被认为是获得对团队数据的控制权的重要第一步。此步骤的关键是深入了解数据,包括单个数据源和特定记录。凭借对数据的深入了解,统计数据剖析得以执行,并应用自定义规则和对不符合团队标准的数据进行修改。
  • 数据管理:管理从策划到退役的数据生命周期全过程。数据管理是定义和维护数据模型、记录数据、清理数据以及定义其规则和策略的过程。它支持实施定义明确的数据治理流程,涵盖多项活动,包括监控、协调、优化、重复数据删除、清理和聚合,以帮助向应用程序和最终用户提供高质量的数据。
  • 数据准备:数据准备是清理、标准化、转换或丰富数据的过程。数据驱动型团队依赖于数据准备平台,这些平台过去由数据专家完成任务,现在由最了解数据的运营人员完成。数据治理平台需要具有类似Excel的UI和智能指导的工作流驱动,需要功能直观且、易于使用。

有了基于云的数据治理平台,整个团队都会更加高效。高质量数据将让更多数据易于使用,同时降低不良数据治理处理的成本,包括使用不正确的数据做出错误的决策。

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