【数据治理】dataversity谈数据治理与数据架构

“虽然数据架构侧重于技术和基础设施设计，但数据治理包括支持治理所需的人员、流程、工作流程以及架构。因此，尽管数据架构对数据治理至关重要，但它只是更广泛的整体中的一小部分，”全球数据战略董事总经理唐娜·伯班克表示。她将数据治理与数据架构之间的差异比作旧故事中关于透视的大象：

“五个老人在看大象。一个看到尾巴，他觉得大象像绳子。一个看见树干，他说大象像蛇，一个看到脚，他说它像树干，他们都没事。”

每个人都从自己独特但有限的位置看到整个大象。“我认为，在数据治理方面，很多技术人员常常会感到困惑，”她说。一些IT员工认为数据架构与数据治理相同，但其范围远不止于此。一旦你包含了组织、流程、人员和文化，你就更有可能成功。

她说：“数据治理是数据架构所起作用的总体框架。我认为数据治理更为广泛，因为它涵盖了组织、人员和流程，而且——在很大程度上——创造了一种数据驱动的文化。”。

Figure 1: Data Architecture is Part of a Wider Data Governance Framework (Credit: Global Data Strategy)

这些概念是相互关联的，因此看起来可能与数据架构完全相关的流程可以在数据治理中发挥关键作用。例如，数据输入：“如果你在前面输入客户数据，而你输入错误，这就是治理，[因为]这会影响下游的事情。”她说，治理过程中创建的查找表可以通过更容易地正确输入客户数据来支持引用完整性。“所以，这是架构、人员和流程之间的来回转换。”

她说，数据体系结构和数据治理“互不相让”。“数据治理可以围绕数据体系结构制定规则，IT部门通常会接受这一点，因为他们希望有人能够将这些问题上报给他们。”

技术通过技术固有的结构或边界提供牙齿。

“在业务方面，你可以有一条非常好的规则，说某个领域的‘这些是有效的值’，但除非你的数据架构支持这一点，否则这只是一条规则，人们可以打破规则。因此，架构和治理不仅相互支持，而且可以帮助彼此更有效。”

对旧学派概念的兴趣与日俱增

伯班克认为，对人工智能和预测分析的兴趣推动了对数据治理和数据架构等基础概念的兴趣重新抬头：“除非你有好的数据，否则你不能做所有这些新的热门事情。这不是旧的对新的，也不是旧的学校对新的学校；而是你需要这些基础。”

她说：“对于那些在这个行业工作了很长时间的人来说，这可能像是陈年旧事。”

“一些在架构和治理方面进行了投资的公司已经能够更容易地实施一些新技术，因为他们拥有良好的数据基础。那些不经常需要追赶的公司。”

数据治理与数据架构：哪个先？

关于从何开始有不同的理论，但伯班克建议从基于框架的深度成熟度评估开始，该框架显示了愿景和战略与工具和技术的关系。她建议首先对框架中的每个框进行处理。她说：“这些都是非常简单的问题，但每个盒子里只有两个问题可以说得很清楚。”。

• 你为什么这么做，谁在乎？
• 它解决了什么问题？
• 谁将成为您的主要利益相关者？
• 谁将成为你的行政冠军？
• 你的投资回报率是多少？
• 哪些治理组织已经存在，谁参与其中？
• 你如何衡量数据的好坏？
• 如何跟踪结果？
• 人们对数据治理有积极的看法吗？
• 他们认为这是一种负担吗？

“像金字塔顶端的那些简单问题——这些问题是最重要的问题，因为它们推动了其他一切。”她说，工具和技术部分几乎可以是一个清单。提出诸如“您有哪些数据以及存储在何处？”以及“有数据模型吗？”

她说：“你不必从一个巨大的评估开始。在每一个盒子里都有几个问题是一个很好的开始方式，人们可能可以自己做很多事情。”。伯班克的客户会得到一系列更广泛的问题，包括详细的步骤。“对于组织和个人，你有指导委员会吗？指导委员会有可操作的结果吗？不仅仅是‘是’或‘否’：有很多细节。”

评估的粒度性质不仅显示了差距的位置，而且有助于发现这些差距的原因。她说：“很多人都有一个指导委员会，但什么都没有做，那么指导委员会是如何成立的？数据管理是如何成立？”这两个领域都需要同样强大。“如果其中任何一项存在差距，那可能是你拥有所有的工具、技术和流程，但文化却不存在。”她的客户的最终结果是一项用颜色编码的成熟度评估，其中优势区域用绿色表示，需要改进的区域用红色表示。

以快速取胜鼓励强大的数据文化

她说，人们通常会将数据治理视为一种负担，但并不一定如此。

“你如何让人们对此感到兴奋？事实上，这种情况一直都在发生。从快速获胜开始，（你可以）实际上有人问，‘我能成为数据治理的一部分吗？’”

伯班克建议挑选一些“能给很多人带来好处”的小东西。例如，零售商可以定义他们的客户生命周期，记录流程和数据流，以便在他们第一次看产品、购买产品、续订产品以及在社交媒体上告诉朋友时跟踪客户。

“如果我们只是在所有这些筒仓中获得了正确的电子邮件地址，并且它是一致的，我们可以跟踪客户，从他们第一次向我们提供电子邮件地址到他们注册忠诚度计划。如果我们都进行了沟通，想想这会有多好。然后，如果我可以从另一个团队获得购买信息，那么超越这些筒仓的价值就变得很明显了。”

这是一个“对我来说有什么好处？”的问题，它是关于让它不被压倒，因为没有人想拥有这个庞大的项目，这将花费很多时间由其他人推动，但如果你能找到每个人都需要的东西。“很快就赢了，”她说。“然后人们肯定想要更多。”

数据治理与数据架构：什么更重要？

伯班克分享了一个故事，讲述了两个客户在成熟度评估中处于对立地位。

“一个小组将他们的商业目标和目标与一些法规和营销活动联系起来。他们有多个小组支持。它是市场营销，它是工程，它是合法的——他们有几个小组想要数据治理。他们确定了自己的目标，但其他方面都有点薄弱。他们还没有成立委员会，也没有任何工具。”

她说，他们的目标很好，但在评估中，他们只有一个绿色部分，其他所有部分都是红色的。“他们太失望了，我说，‘不，这是最好的地方，因为你有正确的目标。’”另一家公司的评估显示，技术、架构等方面大部分都是绿色的，但他们没有致力于一个共同的目标，也没有在整个团队中获得认同。

“他们拥有你能想象到的所有工具，他们拥有一切。选择一个工具——他们有六个——他们有多种竞争技术，但他们在文化中没有共同的认同，这是他们的红点。快进一年——拥有合适的驱动力和合适的人的人走得更远，因为他们赢得了人心。”。”

她说，从整体上看。“这是大象的一部分——有些人可能认为他们有数据治理，但他们还没有真正思考过围绕它的文化，所以他们还没有完成。”她说，最好的开始是让人们保持一致。“当人们有正确的目标时，你可以做任何事情，对吗？”