对于希望从数据中创造业务价值的组织来说，数据治理是必不可少的基础。它创建了支持可信数据协作和分析的结构。然而，建立有效的数据治理可能相当具有挑战性。数据治理实践需要支持技术，而该技术必须包括一个灵活的操作模型，该模型允许组织以适合其独特需求的方式设计治理计划。
什么是数据治理中的操作模型?
操作模型概述了组织如何定义角色、职责、业务术语、资产类型、关系、域类型等。这反过来又会影响工作流和流程的功能;它影响组织如何围绕其数据进行操作。
操作模型是任何数据治理计划的基础。通过定义跨不同业务线的企业角色和职责，操作模型有助于建立企业治理结构。
运行模型示例
请考虑以下场景:您的组织正在创建一个工作流，用于在业务术语表中定义kpi，作为数据治理计划的一部分。这些工作流程将允许团队更有效地协作和沟通。多个团队使用数据和kpi，因此您将希望为所有团队创建一个标准的审批工作流，对吗?不完全是。
这些团队是否都以同样的方式使用kpi ?他们是否都将kpi称为kpi ?如果财务团队使用术语“kpi”，但营销团队使用术语“度量标准”，而IT团队使用“数据集”呢?这将如何影响工作流程?
你的组织结构是怎样的?有哪些不同的业务部门?审批程序是怎样的?不同业务部门的涉众是否不同?
这些问题的答案都会影响你如何设置你的工作流程。
每个组织的结构都不同，有自己的一套流程和自己的沟通方式。即使在每个组织内部，流程和术语也可能因部门和团队而异。
数据治理中的操作模型类型是什么?
在数据治理中，没有一种适用于所有情况的运营模型;一个组织必须采用一种特定于其需要的运作模式。运作模式必须平衡两个极端的原则，中央和联邦。一个组织可以采用这两种类型中的一种，甚至同时采用这两种原则。根据需要，组织可以采用两种类型的操作模型之一，集中式或联合式。
- 集中式运营模式:中央机构确定如何管理组织中的数据的规则。这个中央权力机构为数据治理原则的实现定义标准流程，例如如何定义关键数据元素以及如何批准业务术语。当个人和团队执行数据治理任务时，他们必须遵守集中定义的流程。
- 联邦操作模式:这是指有多个权威团体。如果不同的团队有不同的数据治理需求，组织可以采用此模型。
这两种类型都有优点和缺点。集中式操作模型更简单，也更容易维护，但它们可能会使一些团队感到受到中央数据治理权威的限制。联邦操作模型允许不同的团队以不同的速度采用数据治理，但有时它可能变得更加复杂或难以维护。因此，组织通常采用一种根据其需要定制的混合模型，这种模型平衡了集中式和联邦式的优势。
运营模型的组成部分是什么?
数据治理中的操作模型可以分为三个细分部分，分别回答哪些内容、如何治理以及由谁治理数据。在所有这些细分中都有不同的组件。有些组件可能比其他组件更完整，这取决于组织的优先级、框架、过程导向等等。没有必要一次处理操作模型的每个组件;您应该根据您的优先级、框架和流程导向采取循序渐进的方法。尽管如此，当你确定你现在需要什么和你将来可能需要什么时，了解不同的方面是有帮助的。
需要治理的是什么?
运营模型的第一个组成部分是的什么，介绍了结构概念。该组件描述了需要治理的各种信息。您可以将结构概念分为四种类型:
- 资产类型—资产类型定义了资产的语义。例如，”“个人隐私策略”是“策略”类型资产的名称，“客户”是“业务术语”类型资产的名称。
- 属性类型- - - - - -属性是捕获资产信息的文字值。
- 关系类型- - - - - -关系定义了两个资产如何相互关联。关系类型正式地定义了两个资产类型之间关系的类型。
- 复杂关系类型—复杂关系类型定义了三个或三个以上资产或属性之间的关系。
应该如何管理这些信息?
运营模式的第二个组成部分是如何，其中涵盖了执行和监视概念。
- 发音评分计算- - - - - -资产的清晰度评分是一个百分比，表示资产根据清晰度评分规则的完整程度。
- 角色类型- - - - - -角色通常为用户提供对给定资源(资产、域、团体)或软件模块的权限。角色类型是可以分配给用户或组的一组权限。
- 状态- - - - - -状态表示资产所处的生命周期阶段
- 验证规则—验证规则定义了一个脚本，该脚本允许检查特定资产的内容是否有效。
- 工作流定义- - - - - -工作流定义描述了流程如何实现自动化。它标识步骤，将任务分配给正确的用户/角色，并执行一些自动化逻辑。
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谁来管理它?
运营模式的第三个组成部分是世卫组织，表示组织概念。使用管理将所有团队成员聚集在一起，同时维护数据管理的定义角色和职责。
- 社区- - - - - -社区是零个或多个社区和域的分组，通常定义了管理的划分部分。
- 域- - - - - -域是资产根据其功能、项目或知识领域的逻辑分组。
- 用户和组—组织可以定义用户或用户组，方便角色和权限的授予。
什么是数据治理中的灵活操作模型?
在组织中，不同的部门、团队和角色都有不同的行为，并且有独特的需求。灵活的运营模型可以确保每个人都可以设计一个适合自己的模型，同时仍然可以集成到组织的更广泛的工作中，以实现真正和持久的数据智能。组织需要一个灵活的操作模型来根据需要定义角色、职责和术语。
灵活的运营模式有什么好处?
灵活的操作模型的主要好处是，它允许您构建专门针对组织需求的数据治理框架。它允许你:
- 扩展和协调-联邦灵活的操作模型允许团队增强模型以满足他们独特的需求。
- 创建一种共享语言-建立对数据的共识，促进协作。
- 为所有用户构建-以协作运作模式平衡技术和业务用户的需求。
- 保持高绩效-随着业务环境的变化以及资产和关系类型的发展，扩展和适应模型。
运营模型是数据治理的支柱，因此也是数字转型和数据智能的支柱。利用灵活的操作模型，这样就可以快速启动和运行数据治理程序，并适应任何用例。
灵活的运营模式从哪里开始呢
所有组织都需要数据治理来成为数据驱动的，因此，需要一个操作模型。灵活的运营模式的好处是显而易见的，但是一长串的组件似乎复杂而令人生畏。那么，一个组织的运营模式从哪里开始呢?答案是，只要它适合该组织当时的优先事项。组织的成熟度、结构和用例等因素将影响从哪里开始。灵活的操作模型允许组织根据其优先级开始，而不是遵循其技术解决方案的严格要求。
请考虑以下情况:一家医疗保健公司和一家零售商都需要数据治理，但它们对数据治理用例的优先级可能不同。
医疗保健组织可能需要加强其数据治理，以满足健康保险可携带性和责任法案(HIPAA)的标准。因为它的用例是关于隐私和法规遵从性的，所以它在操作模型中的首要任务可能是定义资产类型以根据敏感性对数据进行分类，然后构建工作流以确保遵循和完成流程。
另一方面，零售商的第一个用例可能是供应链分析，因此它可以尽可能快地将产品交付给客户。它在操作模型中的优先级可能是建立工作流以加快流程并消除操作上的低效率。
这两个组织都需要数据治理和操作模型来开始，但灵活的操作模型允许他们从对他们有意义的地方开始。
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