众所周知,所有业务线(LOB)都需要访问数据才能尽可能有效、高效和智能地完成工作。但在管理这一准入问题上,各方似乎没有达成共识。传统的方法是通过集中的IT团队来管理数据访问,但是对于今天的数据驱动企业来说,这是正确的框架吗?

根据最近的一项调查,答案是Datanami文章作者认为,为了为所有用户提供必要的普及数据访问,同时确保适当的治理和法规遵从性,公司必须转向分布式数据管理模式。在这种方法下,最接近数据的团队将管理访问和权限,消除了让IT管理对所有企业数据的访问的瓶颈。文章承认,这种转变既不容易也不迅速,因此最好分阶段进行。

以下是向分布式数据管理转变的简要路线图:

阶段1:集中式IT、集中式治理、针对日常用户访问的LOB分布式数据访问管理

在此阶段,集中化IT团队(通常在首席数据官(CDO)或首席信息官(CIO)的领导下)将开始实施必要的技术更改,以实现LOB对访问管理的控制。在这起作用的同时,一个集中化的治理团队将负责制定组织范围内的治理决策,并提供自上而下的治理控制。

阶段2:集中式IT、分散式治理、分布式数据访问管理

分散化的治理团队是特定监管领域的专家(想想财务和人力资源),他们将与数据管理员一起管理其lob的治理。此阶段将需要新的数据访问管理技术,以支持整个组织中基于域的联合。

阶段3:去中心化IT、去中心化治理、分布式数据访问管理

影子IT让许多公司无意中转向了分散的IT模式。然而,通过接受分散式治理和数据访问管理的好处,公司可以确保lob的需求得到充分满足,并从集中式IT获得必要的培训和支持。在这个更长远的远景中,保持一致的、集中的可视性非常重要,而不是对集中的治理团队的需求。

随着组织经历这些阶段,集中化的IT将不再是瓶颈,lob将能够更快地满足其团队的数据访问需求,而不会影响治理和法规遵从性需求。而且,随着公司在内部达到分布式数据管理的更成熟状态,它们在外部共享数据和将数据货币化的能力将得到提高,从而为数据驱动决策中的新机会铺平道路。

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