数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
开发数据治理框架的传统方法分为自上而下和自下而上。这两种方法源于截然相反的哲学观点。一个优先考虑数据控制，以最大限度地提高数据质量。另一个，优先考虑数据的可访问性，以优化所有业务部门的最终用户的数据访问。
一、对于数据控制：自上而下的方法
此方法集中了数据管理。它基于一小组数据专家，他们使用定义明确的程序和众所周知的最佳实践来实现他们的目标。此方法意味着数据建模和治理具有最高优先级。随后，数据被更广泛地提供给组织的其他部门进行分析。数字化转型网www.szhzxw.cn
尽管此策略有效，但它存在严重的扩展问题。在此概念中，数据生产者（通常是 IT）和数据使用者（通常是业务用户）之间存在明显的区别。只有数据供应商才有权对他们收集的信息行使任何控制权。在云计算出现之前，这不是一个问题，因为需要监管的数据较少，需要访问这些信息的团队也更少。
然而，这些小型数据生产者团队现在无法跟上数据消费者的需求。目前，公司要求向需要数据的每个人提供干净、完整和不折不扣的数据。为了使这些团队继续作为看门人运行，有太多的业务用户代表他们发出太多请求。数字化转型网www.szhzxw.cn
二、对于数据可访问性：自下而上的方法
在数据管理方面，自下而上的方法提供了更大的灵活性。与从数据建模和治理开始的自上而下策略不同，自下而上的方法从非结构化数据开始。引入原始数据后，可以在数据之上构建结构（这称为“读取时模式”），并添加数据质量控制、安全规则和策略指南。
这种结构在大数据中越来越受欢迎，比集中式方法更具可扩展性。它提出了一系列全新的数据挑战。由于数据管理直到流程后期才应用，并且任何人都可以提交数据，因此更难保持控制。此外，如前所述，缺乏数据管理可能会导致监管风险增加，利益相关者对组织数据失去信心，以及由于必须管理的数据资产集合混乱而导致数据管理成本更高。数字化转型网www.szhzxw.cn
我们需要一种现代化的数据治理框架方法，在访问和控制之间取得健康的平衡，以实现这一目标。我们必须在流程的早期建立控制，同时不影响用户和主题专家承担数据所有者和策展人角色的能力。
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