数据治理是数据程序的关键;它是管理和组织数据和流程以实现协作和对数据的合规访问的实践。但是，近年来越来越受关注的“自适应数据和分析治理”这个术语是什么?在报告中自适应数据和分析治理实现数字业务成功高德纳公司(Gartner)的分析师索尔•犹大(Saul Judah)和雷米•古扎尔(Remi Guzar)谈到了自适应数据和分析治理，这是一种帮助企业保持相关性并对组织内外快速变化的环境做出反应的方法。自适应数据和分析治理认识到数据治理不仅仅是约束和遵从;自适应数据和分析治理是关于使用数据治理来驱动业务价值。
自适应数据和分析治理的不同之处是什么?
自适应数据和分析治理代表了一种转换组织使用数据治理并从中受益的方式。接受自适应数据和分析治理的数据专业人员明白，数据治理影响整个业务，而不仅仅是数据程序。为了带来业务价值，数据治理必须灵活，以满足组织及其所有团队成员不断变化的需求。
传统的数据治理以遵从性和法规为中心。许多组织甚至不考虑建立正式的数据治理实践，直到他们意识到自己在GDPR、CCPA和BCBS 239等法规方面的漏洞。但是，对遵从性的狭隘关注限制了数据治理可以产生的影响。
传统的数据治理支持单一风格的命令-控制治理方法。这造成了僵化的组织实践，使公司无法适应不断变化的环境，无论是市场混乱还是新法规。
与传统的数据治理不同，自适应数据和分析数据治理灵活且动态。采用自适应数据和分析治理的团队明白，业务情况经常变化，治理方法必须适应这些变化。自适应数据治理允许组织在进行更改时平衡约束和自由。Gartner的Judah和Remzah在下面的图1中说明了传统和自适应数据和分析治理的并置。
因此，自适应数据治理扩展了传统数据治理的使用和适用性，促进了灵活的决策制定和业务成果。
因此，自适应数据和分析治理扩展了传统数据治理的使用和适用性，促进了灵活的决策制定和业务结果。
自适应数据和分析治理的好处是什么?
传统的数据治理侧重于保护业务，但组织需要利用数据来满足不仅仅是防御性需求。自适应数据和分析治理是有益的，因为组织可以处理进攻性用例，同时确保遵从性和最小化风险。自适应数据和分析治理支持的用例主要有三类:
- 发展业务(以收入为中心)
- 经营业务(以成本为中心)
- 保护业务(以风险为中心)
常见用例:
| 发展业务 (收入集中) |
经营企业 (成本集中) |
保护企业 (风险集中) |
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有了灵活的、面向行动的数据治理方法，数据治理对业务用户来说不再是一个肮脏的词;即使在面临限制的情况下，组织也可以变得灵活。
构建自适应数据和分析治理框架
自适应数据治理增强了高效决策能力。为了实现自适应数据和分析治理，组织需要了解他们的数据公民如何使用数据。为了加深这种理解，考虑以下问题是有帮助的:
谁
谁参与商业决策?决定是单方面做出的吗?
谁是影响决策的利益相关者，他们是如何参与的?
什么
要做出的关键决定是什么?
哪些数据和分析资产支持这些决策?
什么样的行动会导致一个决定?衡量业绩的关键指标是什么?
在哪里
利益相关者可以从哪里访问数据资产?
他们可以在哪里就数据资产进行合作?
为什么
我们到底为什么要做这些决定?它们是否与具体的战略目标有关?我们能衡量其影响吗?
自适应数据和分析治理所需的功能
自适应数据治理有助于组织实现敏捷性并加速数字化转型。希望让数据管理员和其他用途从数据中创造价值的数据治理团队应该优先考虑特定的技术功能，例如:
- 业务术语表规范业务术语、规章制度的定义
- 参考数据管理协调系统之间的数据，以便更准确地分析和报告
- 数据帮助台提出、管理和解决问题;让正确的利益相关者参与进来;并提高对数据质量的信任
- 数据字典记录组织元数据及其用途、来源、格式和与其他数据的关系
- 活动元数据图不断刷新和改进数据生态系统中存储的信息的上下文
- 设计的隐私管理政策和合规性，并将隐私纳入所有数据活动
- 嵌入式企业数据目录使业务用户能够在几分钟内发现和检查整个企业的可信数据
- 直观的工作流管理简化流程及促进合作
- 广泛的连接连接到公共数据源和系统
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