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jBMicrosoft数据治理指南构建可信数据路线图Copyright©Copyright©2020年微软公司版权所有 结论根据该数据治理成熟度模型对您的公司进行基准测试，衡量您的数据治理的进展数据治理的成功要诀是将结构化数据分解成数据实体和数据主题范围，然后使用数据治理解决方案，将特定的数据实体和数据主题范围与人员、流程、政策和技术建立关联，治理这些数据实体中的每一个的生命周期。可通过在数据目录的业务术语表中建立通用业务术语来满足这一要求。数据目录是成功的要诀数据目录是一项关键技术，因为如果您不知道它的位置或它的意义，您就不能治疊据。数据目录软件提供数据自动发现功能，判断瓣质量的自动麴居概要分析功能以及敏感数据自动检测功能。此外，它也有助于将分散数据映射到数据目录业务术语表的通用术语数据名称和定义，以便理解数据的含义。机密性和留存数据治理分类方案对制定数据治理政策和规则起指导作用创建如图2所示的数据治理分类方案，提供不同级别的治理分类。这些需要在数据目录中进行定义。此时，可以接着在数据目录中创建政策和规则，并关联到不同级别的治理分类中。随后可在业务术语表中根据机密性和留存分类，标注或标签麴居属性，以确定具体的数据治理方法。并且由于数据目录〃已经知道“不同数据仓库中的物理数据属性被映此外，主数据管理功能(MDM)也相当重要，因为主数据在运营事务处理系统和分析系统上被广泛地共享。交易处理系统和分析系统射到业务术语表中的属性，只要在业务术语表中标注属性，就能自动确定如何治理映射该数据属性的底层数据仓库中的数据。接着与数据目录集成的多项技术能访问该元数据，从而在分布式数据环境中的所有数据仓库上一致地实施这些政策和规则。此外，完全相同的治理分类标签还能应用于非结构化数据。元数据实体极为关键，因为该数据被广泛地共享。元数据实体也经常与文档关联。例如,客户与发票、供应商与合同、资产与操作手册。因此，可以使用元数据值(如供应商名称)标注相关文档，确保结构化数据和非结构化数据间的关系得到保护。使用通用业务术语创建可信、可重复使用的数据资产并在数据市场上发布，可以推根据数据目录中定义的通用术语数据实体和发现的映射，应可以用数据架构建立流水线，进而创建可以在数据市场上发布、让所有人共享的可信数据资产。数据治理的要点是存在多种方法能管控您的数据，并且一旦数据可信，就可以用数据挖掘价值。成功与否取决于您在多动可信数据得到广泛共享数据治理有助于系统地创建可信、受保护的数据大程度上能有效地组织和协作，落实数据治理。本《微软数据治理指南》旨在为数据治理提供协助，助您系统地

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