🐱 Data Governance и 🐶 Data Management
Часто эти понятия используются вместе, хотя задачи и смысл у них различаются. Посмотрим, в чем разница.
📌 Data Governance можно описать как процесс, нацеленный на стратегию управления данными. Он фокусируется на создании политик, стандартов, описании процессов и правил по управлению данными в организации. Это про "кто владеет данными" и "как их правильно использовать".
Основные компоненты DG:
- Рекомендации по процессам работы с данными;
- Стандарты качества данных;
- Определение ответственных и их ролей;
- Соответствие данных различным нормативным требованиям (как внутренним в организации, так и внешним)
📌 Data Management – это процесс управления данными на практике. Он охватывает техническую сторону, то есть, как данные собираются, хранятся, обрабатываются и используются.
Основные компоненты DM:
- Хранение и архивирование данных
- Обновление и очистка данных
- Интеграция и обработка данных
- Развертывание баз данных и технологий
Если коротко, то: Data Governance = правила и стратегии. Data Management = технологии и исполнение
Как легко понять – одно без другого работать не будет. Хороший governance определяет "как нужно", а management реализует это на практике.
А в комментах есть предложение обсудить, как правильно все это внедрять – параллельно или последовательно, частями или все сразу? 🤔
