简谈数据治理的类型之应对型治理（一）

 

     数据治理的类型有很多种，在这里，由于篇幅的原因，就先简单介绍一下数据治理的类型之应对型治理。

     应对型数据治理是指通过分析客户之间关系以及管理 （CRM） 等“前台”应用系统程序，诸如企业文化资源发展规划 （ERP） 等“后台”应用研究程序授权主数据，例如对于客户、产品、供应商、员工等。

     然后，数据进行移动支付工具将最新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它的排序，匹配和合并数据来创建或更新一个“金唱片”，然后同步回原来的系统，应用程序和其他企业数据仓库或商业智能分析系统。

     当然，这种方法也是有缺点的，批量集成和应对型数据环境治理研究方法可以引入的时间延迟可能导致企业业务管理部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此，这减少了提供多领域MDM解决方案实现企业的目标在正确的时间正确的数据预计将在合适的人的能力。

     应对型数据治理，下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据，可能导致让人认为“数据治理官僚化”；在期望被设定为企业数据将变得更加干净、精确且及时了解之后，批量集成技术引入的时间可以延迟让人感到沮丧。

     数据管理也可能导致与最终用户数据的管理团队，以应对将被视为“数据质量警察”，并产生相应的官僚主义和拖延和主数据仍然不干净的负面看法。这还将使得 MDM 方案更难实现它的所有企业预期发展优势，并可能影响导致更高的数据信息管理系统总成本。

     这种方法的风险是可以组织“最差的两个世界”结束，至少在关于此案的部分 - 投资于MDM解决方案，但只能实现一些潜在的优势，即获得清洁整个企业，准确，及时，一致的主数据。

     所以现在我们已经看到了着这种应对型治理方法所存在的弊端，但是这种数据治理的方法为什么没有被我们所淘汰掉呢？其实针对应对型数据治理所存在的缺点，我们有针对其的解决方案，有三个研究方法可超越应对型数据进行治理。

     相信朋友一定会对其感兴趣，所以，在下篇文章中小编会讲到关于数据治理的解决方案，快快期待下吧。

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