谈谈现代组织如何构建数据治理

本文讨论了随着云数据湖和数据仓库的兴起，传统的数据治理策略所面临的挑战。文章提出，去中心化的数据所有权、数据民主化和新兴数据角色的出现导致组织中的数据管理变得复杂。在这种新环境中，组织需要更透明、更协作的数据治理模型，以及自动化的工具来帮助管理和理解数据。 为了应对这些挑战，文章建议实施数据发现和创建一个中央数据目录，以便所有团队能够就关键绩效指标和指标定义达成共识。数据目录可以增加数据集的可见性和一致性，并提供一个共同的平台，以便不同团队可以标记、记录和管理数据。 文章还建议采用一个框架，包括标签、数据所有权和标准化文档，来协助不同团队的数据治理工作。同时，文章强调自动化工作流程的重要性，以及建立通知系统来跟踪数据集的问题、更改和元数据更新。 最后，文章建议采用联合、去中心化的数据消费模型，以便所有用户都能够搜索和了解数据，而无需直接访问数据本身，这有助于平衡数据治理和数据驱动决策之间的关系。通过这种方式，组织可以更有效地管理数据并支持数据驱动的业务增长。