数据治理成熟度模型是一种工具和方法,用于衡量组织的数据治理计划并将其简单地传达给整个组织。
什么是数据治理成熟度模型?
数据治理成熟度模型是一种工具和方法,用于衡量组织的数据治理计划并将其简单地传达给整个组织。在成熟的组织中,管理、访问和使用数据资产进行创新的所有流程都已到位。不太先进的组织可以使用成熟度模型来实现这一目标。
有一些著名的数据治理成熟度模型,包括来自 IBM、斯坦福、Gartner 和 Oracle 的示例。这些模型提供了一种方法,企业可以通过该方法学习如何有效地管理数据、提供用户访问权限、确保数据的高质量,并使组织中的每个人都可以从这些进步中受益。
数据成熟度没有一刀切的模型,即使选择了一种模型,也需要对其进行调整以适合组织。
当组织达到最高水平的数据治理成熟度时,就会看到明显的结果。在整个公司范围内,数据将用于创新和协作并做出更好的业务决策,而这些组织将避免因不遵守数据保护法规而产生的巨额罚款。
应该使用哪种数据治理成熟度模型?
尽管有几种数据治理成熟度模型,当开始决定一个数据治理成熟度模型你需要考虑很多因素。其中包括关键业务驱动因素、实施模型所需的预算、现有的数据管理和治理框架以及您所在的行业。
渐进式数据治理成熟度模型
每个数据治理成熟度模型的目标都是相同的,但 Gartner 和 IBM 都没有提供克服企业将面临的挑战所需的细节。组织能够跟踪其数据治理计划的进展。
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