Big Database

在公司中，數據的出現方式與感冒症狀相同。起初，它們似乎沒什麼大不了的，也不需要採取特殊措施，直到有一天，情況變得無法控制。幸運的是，雖然感冒只能透過休息來治愈，但可以立即採取行動來解決資料管理問題。

維護良好的資料結構的用處超出了內部組織本身：沒有資料治理策略，資料分析行動就無法有效應用。想像一下，每個數據都是一隻隨心所欲地飛翔的蜜蜂：它們將無法定位，並且在研究趨勢和結果時不能作為可靠和安全的參考。

資料治理策略可確保公司資料的品質和一致性。它的方法更具操作性而不是策略性：它將使公司其他部門能夠做出所有好的和重要的決策。它將影響涵蓋資訊（包括產品資訊）的所有流程、何時需要使用該資料以及有權存取該資料的人員。

壞消息是，就像任何意想不到的不適一樣，透過資料治理策略組織資料是一個需要時間和耐心的過程。好消息是，標準、規範和模型一旦建立，就可以重複使用，為公司打下堅實的基礎。

為了揭穿有關資料管理的神話並讓您從一開始就做出正確的決策，我們向您講述資料治理領域的七個關鍵軼事。

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資料治理策略可以擴展到與資料和連結流程相關的多個領域。

這意味著每項策略都必須始終解決對公司最重要的領域。最好從那些最微妙和最有用的點開始一點一點地開始，而不是嘗試從頭開始設計一個大型網路。這些是對於初學者來說最相關的一些領域：

公司標準和政策。
數據品質。
資料安全和隱私（包括安全控制、資料存取協定和個人資料歸檔）。
數據架構。
數據整合。
資料儲存和商業智慧 (BI)，對於隨著時間的推移創建歷史記錄和分析很有用。
數據設計。
主數據。
文件和內容。
元數據。
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筒倉：你最好和最壞的朋友
這場爭論沒有明確的結論，與討厭的團隊相比，仍然有一些團隊更喜歡在 瑞典 Telegram 使用者列表 孤島中組織數據。

通常，資料治理系統允許對上一節中的不同領域進行單獨分析，例如品質、整合或安全性。然而，孤島一直受到分析師的攻擊，因為它們阻礙並減慢了流程，尋找儲存在不同位置（或孤島）的資訊。

儘管這是事實，並且在應用資料管理策略時，通常建議拒絕任何孤立的結構，但如今，由於資料治理系統能夠執行流程並存取資料所在的位置，因此可以維護這種類型的儲存。

即便如此，集中式資料系統始終會節省管理、更新、在地化以及與其他系統整合的時間。

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隨著越來越多的數據積累，組織團隊通常會專注於尋找最終的系統來保持一切井然有序。但這可能是隱藏其他主要根本問題的解決方案。

資料治理策略還考慮了資料的質量，並表明了解如何擺脫不再有用或正在腐蝕資料流程功能的所有內容是多麼重要。系統需要澄清所有資料的來源、作者和用途，而這些資料必須共享相同的語言。如果我們把所有數據放在一起但它們彼此之間有很大不同，我們將繼續面臨理解問題。