按著名数据管理顾问David Marco的说法,最成功的企业信息管理(EIM)解决方案的特点是紧紧遵守最佳实践、拒绝偷工减料。 EIM解决方案涉及数个数据管理学科,包括主数据管理(MDM)、数据治理和数据质量,这些都要求企业用户、数据拥有者、技术人员之间密切合作,人们使用他们的技能使得EIM成为可能。EIM的目标是减少数据冗余和错误信息,从而全面提升从客户体验到商业智能(BI)报表的能力。 Marco是最受欢迎书籍的作者,著有“Universal Meta Data Models(通用元数据模型)”和“Building and Managing the Meta Data Repo……
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号
TechTarget
官方微博
TechTarget中国
按著名数据管理顾问David Marco的说法,最成功的企业信息管理(EIM)解决方案的特点是紧紧遵守最佳实践、拒绝偷工减料。
EIM解决方案涉及数个数据管理学科,包括主数据管理(MDM)、数据治理和数据质量,这些都要求企业用户、数据拥有者、技术人员之间密切合作,人们使用他们的技能使得EIM成为可能。EIM的目标是减少数据冗余和错误信息,从而全面提升从客户体验到商业智能(BI)报表的能力。
Marco是最受欢迎书籍的作者,著有“Universal Meta Data Models(通用元数据模型)”和“Building and Managing the Meta Data Repository(建立和管理元数据存储库)”等畅销书。他帮助大型企业和小型企业建立全面的EIM解决方案。他看到很多组织一遍又一遍地重复同样的错误。
在企业数据世界大会(Enterprise Data World Conference)上发表演讲时,Macro将他所关注到问题归纳为10个最常见的错误,帮助大家在实施和维护EIM时避免错误。
构建筒仓
企业信息管理解决方案,顾名思义,是企业级的举措,应该触及到组织的每一个方面。EIM解决方案可能包括几个提供时间增值的独立或部门级项目,但解决方案的每个组成部分必须考虑到整个企业的目标。
筒仓被定义为可以脱离企业剩余部分的东西。如果一个组织正在围绕一个程序或一条业务线建设一个EIM应用程序,那么很可能他们正在建设一个筒仓。
“始终关注的一件事是,当你看到一个作为独立项目运作的EIM倡议时,”Marco说:“必须知道这不应该是某些人脱离大众并试图敲定的事情。整件事情原本应该在企业层面上被关注;不幸的是,这并不经常发生好像它就应该是这样的。”
没有平衡目标
采纳EIM解决方案的组织需要兼顾长期战略目标和短期战术目标。这可能很困难,因为高管们更愿意看到结果。一个提供渐进成果的方式,根据Marco的看法,是设计EIM解决方案时要考虑到的:我们可以在明年做哪些具有战术价值的事情,而且能让我们在组织战略路线上推进一步?
“识别这些最佳项目在战术上有利于公司而且也能推进战略性长期目标前进,”Marco说:“再者,请不要犯构建孤立短期应用程序的错误。”
沸腾的海洋
记住要采取渐进的提供时间增值的EIM解决方案。告诉公司执行层EIM解决方案在未来四年中提供的成果,请他们不要削减它,Marco说。组织需要在项目生命周期的早期就获得收益。
“我只是一个迭代方法的大信徒,”Marco:“我相信项目的生命周期在三至六个月。”
首次着手EIM的组织和政府机构可能需要延长初步实现价值的时间大约在6至12个月。“在商业世界里,你试图找到一个或两个可以说‘是’的人,”他说。“在联邦世界里,像这样的有一千个人可以说‘不’。”
忘记80/20法则
采纳EIM解决方案的组织往往借用EIM这个幌子方便他们“去追索”公司里的每一个数据碎片。但这是一个错误。
据Marco所说,信息价值的80%来自组织内20%的数据,因此企业首先应识别并将EIM工作重点放在最重要的数据上。
“为管理组织中的关键数据而担忧,因为这将是你致力于EIM所带来的主要收益。”他说。
没有确保长期维护
总的来看,EIM不应该被看作是一个有终点的项目。相反,Marco说,EIM是一个不断进行的计划需要不间断的维护,许多组织似乎忘记了这一点。
“大多数时间,组织密切关注EIM工作的初期实施,然而他们忘记了他们需要确保人们遵守他们创建的规则,”他说:“这些规则就像其他许多的EIM过程一样被嵌入到项目开发生命周期中。”
Marco补充到,让数据管理者知道他们的奖金、加薪和其他激励措施将反映到他们如何鼓励持续维护和遵守EIM规则之中,这是一个好主意。
翻译
相关推荐
-
超越RDBMS:数据仓库与数据湖、数据集市
现在企业从各种来源收集的大量数据已经远远超出传统关系学数据库可处理的范畴。这引发数据仓库与数据湖的问题:何时使 […]
-
对SAP HANA数据库涉嫌知识产权盗窃的指控存疑
Enterprise Applications Consultin公司负责人Joshua Greenbaum表 […]
-
数据货币将决定企业成败
在2017年3月McKinsey公司对500多名高管的调查显示,越来越多的企业使用数据和分析来推动增长,但目前 […]
-
在HANA上实施SAP BW要做哪些准备?
在HANA上实施SAP BW可以帮助公司利用到HANA的速度和性能优势。不过,CIO及技术团队首先要注意一些关键问题。