组织如何将数据治理适应于敏捷方法论?

组织如何将数据治理适应于敏捷方法论?

“组织通过整合灵活的治理框架,适应与敏捷方法论相一致的数据治理,以适应敏捷项目的迭代特性。这些组织并不强加严格的规则,以免减缓开发进程,而是建立更加轻便的治理结构,使团队能够高效工作,同时保持数据的完整性和安全性。这种适应通常涉及到明确的数据所有权、适当的访问控制和快速的数据质量检查,帮助团队在不受阻碍的情况下做出明智的决策。

例如,敏捷组织可能会授权各个团队独立进行某些数据相关变更,而不需要经历漫长的审批过程,只要他们遵循预先定义的指导方针。这可能意味着建立一个数据标准的中央存储库,供团队参考。定期的检查或“数据治理站立会议”可以安排,使团队能够共同讨论任何数据问题,而不影响他们的工作流程。这确保了数据治理成为一个持续的对话,而不是偶尔进行的活动。

此外,组织在敏捷环境中通常采纳“快速失败”的数据治理方法。通过鼓励团队在注意合规性的同时尝试数据使用和分析方法,组织能够促进创新。如果某个团队在尝试新方法后发现数据质量或合规性的问题,他们可以迅速解决并分享他们的发现。这不仅有助于改善当前的实践,也为未来的治理策略提供信息,使其更加相关和高效。最终,这些适应帮助组织在充分拥抱敏捷方法论的同时保持数据的合规性和质量。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
可观测性如何处理数据库索引问题?
“可观测性是一种实践,允许开发人员深入了解系统(包括数据库)的性能和行为。在数据库索引问题上,可观测性提供了工具和指标,帮助识别与数据访问和存储相关的问题。通过监控查询性能和分析执行计划,开发人员可以准确找出由于索引效率低下而导致的慢查询。
Read Now
如何编写对象识别的代码?
MATLAB提供了多种特征提取方法,具体取决于任务。对于通用功能,请使用extractHOGFeatures、extractLBPFeatures或extractSURFFeatures等功能。这些方法捕获纹理、形状和关键点。 对于基于深
Read Now
SQL分区是如何工作的?
“SQL分区通过将单个表划分为更小、易于管理的部分(称为分区)来帮助管理和优化大型数据集。每个分区都是数据的独立子集,基于特定标准,例如值的范围或值的列表。这意味着在执行查询时,SQL引擎可以仅处理相关的分区,而不是整个表,从而提高效率和性
Read Now

AI Assistant