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数据空间 借数据迁移之机迈出数据治理第一步
数据治理是一个不断发展的学科。其目的是通过持续应用标准流程及方法，给予公司对数据质量和安全性的控制。
数据治理着眼于：提高数据质量、保护敏感数据、鼓励信息共享、提供关键业务数据、信息生命周期中的管理。
“许多数据迁移项目存在这样的问题：过于频繁地把遗留环境中的坏数据移动到全新系统中。”Informatica产品战略副总裁RobKarel说。“在您把数据迁移到新的应用系统之前，您必须先要询问哪些数据可以放入新的干净环境中。”
Karel主张将应用数据清理规则、统协重复数据以及清除孤立和未使用数据作为迈向数据治理标准的良好开端。
“因为对数据治理项目的支持或许可望而不可及，通常需要一套有用的具体步骤来开始。”Karel建议要像TDWI研究概括的那样，使用以下八个步骤，启动一个包含数据迁移的数据治理方案：
学习数据质量技术并加以应用。数据质量是一整套技术和实践，它能为企业数据迁移工作的成功做出巨大贡献。
及早并经常剖析数据质量。剖析数据质量奠定了企业为新系统制定数据质量、模型、架构及使用规则标准的基础。
在前进过程中创建业务词汇表。根据业务使用情况定义遗留或新系统中的数据。
使用数据质量度量标准。使用这些度量标准持续改进数据，并治理数据迁移前后的整个生命周期。
纠正不合规数据。使用有利工具，以允许运行时自动及手动数据迁移数据的一致性问题。
通过验证和确认治理实时数据。一旦新系统启动并运行，在持续基础上监测关键信息，以确保数据与数据治理政策及标准相容。
使用管理技术以调整数据治理和业务目标。数据管理非常重要，因为这一角色为业务和技术团队的沟通服务。
协作管理。跨职能团队决定迁移过程中哪些数据应该被治理以及如何治理，所有数据并非同等重要。