紧跟业务的统计数据治理是什么样的

倡议数据集一般来说(从数据集的生成存储到过期和销毁)战略性。

第二步: 加大多样性以慢速精细的引入原先数据集

一旦建起数据集治国机构，并度量其初始法制，就要开始加大整个所指令集，使得数据集治国带入计算机系统设计者之行政机关，这将适度得出结论弊端和把握机会，同时使慢速促使金融业务多样性系统设计者的扭转和原先数据集源的引入带入也许。

数据集治国能力是辨识、分类学、定位原先增和迅速波动的数据集源，这些数据集源也许在大型企业之中发生里程碑事件真相时扭转或原先增，例如并入或重原先部署原先技术。它通过度量和广泛应用各别可每一次的政府、处理过程和支持基本功能来发挥作用数据集源政府机构，可以将这些广泛应用处理过程视之为端口高度集中，原先数据集需要通过一系列的需将以确保其密度。

我们最先要做的两件事是，确定只能做什么才只能平顺的引入原先数据集。以我们的一个B2B应用程序消费者为例，该消费者购并了一家的公司，以对自身金融业务形成有序。当其正试图定位被购并的公司的消费者数据集时，数据集治国小组推断出每个机构都用于自身独有的级别在结构上来政府机构实质上消费者，这些级别在结构上看起来不一样却核心内容到同一个上级机构。导师特别委员会同意被购并的的公司应当用于购并的公司的实质上消费者级别在结构上，以依从股票市场的不可或缺所指标同意。为了发挥作用这一前提，该消费者需要采取所列措施：

数据集三维和设计者：将被购并的公司的消费者级别在结构上映射到既有级别在结构上，并越来越原先相应的数据集模型(例如实质上关系图)和相似之处基本功能。 数据集词条：根据历史相似之处信息越来越原先数据集词条和；大数据集政府机构基本功能，以分析并同意如何将来自被购并的公司的消费者数据集映射到既有的消费者级别在结构上之中。 数据集强制分派和权府机构：分析既有的强制分派态势是否是适用区域于原先的消费者数据集，并同意是否是重原先部署额外的权限高度集中或人身安全法制。 数据集密度设计者和广泛应用：在不可或缺广泛应用之中建起高度集中措施，以避免销售小组成立每一次记录或录入从未度量数据集(除非是所搜罗既有记录)。 交流和变越来越政府机构：数据集政府机构员将变越来越传达给颇受直接影响的Gmail，并负责后续变越来越涉及的人员、处理过程和技术。

政府机构原先数据集的引入是具有挑战性的，但是一定要同意重复使用高效能促使的“效能”诱惑，因为这样的方案是以牺牲长期的发展和提高全局性为代价的。在处理过程上投入生产心思，并运用它成立相应的多样性系统设计者，为数据集资产的超额回报奠定框架。将上述解决办法视之为基准曲线的开始：充分的分析和广泛应用，虽然也许导致短期利息的“损失惨重”，但它可以促使巨大的、可拓展的长期利息。

第三步： 将数据集政府机构在实践中法制化以确保数据集密度的持续性

之后一步是制作团队数据集政府机构基本功能并将其在实践中，以保持既有数据集的密度并为金融业务的发展前提提供者倚靠。一流的数据集政府机构原计划上会举例来说度量好的处理过程、节奏和基本功能，这些将支持所列工作的开展：

；大数据集政府机构：建起支持为所有不可或缺金融业务数据集(例如，消费者、系列产品)成立单一；大要数据集参考来源不明的系统设计者和处理过程，以减少金融业务处理过程之中的错误和冗余存量。 数据集密度合规和监视：重原先部署控制系统基本功能和处理过程，协助辨识不符合既定金融业务或强制分派法制的数据集，这些数据集大多数不符合暂定的数据集密度同意。 数据集密度分析报告：拟订数据集密度所指标或KPI(Key Performance Indicator，不可或缺风险管理所指标)、定期审查其时程并拟订革新原计划。 数据集存储规约：拟订整个数据集一般来说(从产生到销毁)的存储规约，举例来说各有不同类型数据集的存储方式和存储位置的在实践中，同时也要考虑到特定的数据集恶意和强制分派同意。 数据集政府机构：在不可或缺股份的公司和直管之间资源分配资源，以全名是数据集密度政府的在实践中，并政府机构将原先数据集引入多样性系统设计者而引起的之外波动。

对这些在实践中顺利完成编制，可以在数据集真实性、延续性、相一致性、及时性、系统性和唯一性等各个方面提高数据集密度。高密度数据集也许是消费者满意与否的不可或缺点。对于医疗消费者来说，在高度集中和监视技术上顺利完成投资适度确保动态和静态信息的数据集密度，是一个组织只能为消费者提供者可发挥作用信息，并使得线上和线下的Gmail体验完全相同。

一个好的数据集治国原计划可以提高各个股份的公司和直管的效能。一个优秀的拥护可以运用一个组织的数据集来倡议大型企业区域的金融业务转型。带入一个优秀的拥护吧，你可以从慢速高效的工作之中赢得保证，并最终争得越来越好的金融业务科技成果。

原文原文：Data governance at the speed of business，译者：Michael Bertha(本文与Metis Strategy 的助手Duke Dyksterhouse合作撰写)

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