Automatisierte Governance - Attribut der agilen Data Governance (3/5)

Der geringe Reifegrad von data governance erfordert die Umsetzung bewährter Verfahren und Feedbackschleifen, um die Gültigkeit der Verwaltungsregeln für Ihren Datenbestand ständig zu überwachen und zu überprüfen.

In den folgenden Artikeln werden die Merkmale einer data governance die als agil bezeichnet wird, um:

1. Seien Sie so nah wie möglich an der betrieblichen Realität Ihres Unternehmens.
2. Passen Sie sich dem Kontext Ihres Unternehmens an und nicht umgekehrt.
3. Geben Sie Ihre Datenbestände genau wieder.
4. Vereinheitlichen Sie Ihre Mitarbeiter und binden Sie sie ein.
5. Reagieren Sie schnell auf Änderungen.

Die Implementierung von data governance muss mit der Referenzierung, Indizierung und Bewertung der Datenbestände Ihres Unternehmens beginnen. Der Aufbau eines solchen Artefakts nur mit menschlicher Intelligenz ist angesichts der Ressourcenbeschränkungen selten erfolgreich. Daher ist es notwendig, die automatisierten Prozesse zur Extraktion und Sammlung von Informationen über die Daten in Ihrem Unternehmen zu optimieren.

Mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz oder des Maschinelles Lernen wird es möglich, Ihre Datenbestände zu interpretieren, zu kontextualisieren und ihnen mehr Bedeutung zu verleihen.

Mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz oder des Maschinelles Lernen wird es möglich, Ihre Daten zu interpretieren, zu kontextualisieren und ihnen eine genauere Bedeutung zu verleihen. Diese Automatisierung ermöglicht es Ihren Datenmanagern, das Syndrom des leeren Papiers zu vermeiden und befreit sie von langwierigen und sich wiederholenden Aufgaben, so dass Ihre Initiative zur Einführung von data governance in Ihrem Unternehmen von möglichst vielen Personen unterstützt wird.

Schließlich wurde diese Automatisierung zu einer Notwendigkeit in der neuen Ära, in der das Volumen und die Vielfalt der Systeme explodierten. Die Pflege und Aktualisierung dieses Lager ist entscheidend, um die Realität Ihrer IS-Daten widerzuspiegeln. Mit Hilfe der inkrementellen Analyse, die Ihre Daten häufig und automatisch verarbeitet, gewinnen Sie ein hochwertigesLager für Ihre Datenkonsumenten hinzu.

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