21、数据治理与自助数据平台搭建指南

数据治理与自助数据平台搭建指南

1. 数据治理项目实施

数据治理项目的实施是一项艰巨的任务，但幸运的是，和数据网格的所有元素一样，这并非你一人的工作。联邦数据治理是团队共同的努力。

1.1 监控与控制

监控与控制是数据治理中关键却常被忽视的环节。数据治理委员会或类似组织应尽早确定质量指标并确保其实施。业务反馈作为进度控制第二道防线的重要组成部分，至关重要。

在这个阶段，你应该为数据资产的不同方面明确责任和问责机制，从遵守监管要求到数据所有权，再到监控数据质量指标。在实施中央治理模式时，我们曾警告过通信要求可能导致的瓶颈和开销问题。联邦治理模式可能会减轻一些负担，但如果手动执行，中央治理机构承担的大量重复性任务仍可能导致运营显著放缓。解决开发流程堵塞的下一步是自动化重复性的治理任务，使数据治理具有计算性。

2. 让数据治理具有计算性

2.1 计算性的含义及必要性

“计算性”指的是对数据治理规则进行自动测试或执行。从数据网格项目一开始，计算性数据治理就很有必要，因为没有治理，就无法以自助方式消费或组合数据网格的节点。如果做不到这一点，就需要人工干预，而这无法扩展，会使数据网格项目在起步阶段就停滞不前。

2.2 制定策略示例

我们从明确书面形式的策略开始，例如：
- 没有严格的访问控制，不得共享个性化信息。
- 每个数据都应包含标识其业务领域的元数据。

第一个策略有助于实施隐私法规，第二个策略则通过使用公司通用的业务领域语言，使数据更符合 FAIR 原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）。不过，这些示例并非必须