蝙蝠侠和罗宾。汉斯·索洛和丘巴卡。马里奥和路易吉。就像这些著名的配对一样，数据架构和数据治理也是如此。他们以各种方式相互支持。
这个数据管理二人组的首要任务是什么？他们的共同目标是创建支持企业的标准和指南。（思考：提高运营效率、降低成本、降低风险等）
数据治理如何支持数据架构
您组织的架构小组应制定并实施政策和原则，以确保任何新技术实施都遵循最佳实践。您的数据治理团队（DGT）可以将这些策略转化为业务需求和指南，并从业务角度帮助实施这些策略。例如，DGT可以举办培训课程，帮助业务方了解数据架构的重要性以及在不遵守其指导原则时的影响。这种教育可以帮助企业方进行项目规划过程，并为可能的情况设定期望。在没有DGT作为论坛的情况下，这种知识转移只会在一个项目一个项目的基础上进行，而且通常只有在提出请求时才被拒绝，因为它不遵守数据架构政策和原则。
数据建模是数据架构的重要组成部分，也是数据治理的关键。业务方很少参与数据建模（甚至非常关心数据建模），这使DGT在理解数据建模方面发挥了至关重要的作用。DGT可以解释为什么它反映了数据的运营使用，同样，它也反映了客户参与度、产品定位和其他关键业务运营。例如，DGT为反映客户的观点而创建的层次结构和数据关系需要在适当的数据模型中实例化。
如果没有对数据建模的高级理解，业务人员可能无法将数据的操作使用转化为数据所在的系统。本质上，数据模型需要反映业务模型，DGT可以充当翻译者和促进者，以确保实现这一点。
数据架构如何支持数据治理
数据架构提供了对数据存在的位置以及数据如何在组织及其系统中传播的理解。它突出显示了数据从一个系统移动到另一个系统时所做的更改和转换。这些数据清单和数据流程图提供了DGT正确制定数据政策和标准所需的信息和工具。当业务端提出数据问题时，这些工件也有助于DGT执行根本原因分析，这些工件有助于解决这些问题。
数据清单和数据流图也有助于确定可以测量的内容、时间和方式。他们可以通过了解谁使用系统以及出于什么目的，帮助识别与提高系统中数据质量相关的可能业务影响，并帮助创建度量和度量。此外，这些图表可以帮助确定如何根据谁创建和更新数据以及在哪些系统中衡量标准的遵守情况。数据清单和数据流程图以及数据责任和所有权是识别责任和所有权中任何差距的关键。
DGT还可能发现这些工件有助于教育团队了解团队可能认为他们的数据来源和使用情况。在许多情况下，业务利益相关者表示，他们希望更好地了解数据环境以及数据如何在整个组织中移动。DGT在教育组织了解这些信息并将其与架构政策和标准相结合方面的作用有助于确保数据在其整个生命周期中的准确性和完整性。
强大的数据管理二人组
通过促进治理和架构团队及其人员、流程和策略之间的协同作用，您的数据管理领域将获得更强大的结构的回报，从而更好地与您的组织目标保持一致。
