在前一篇文章中，我概述了设计数据治理程序如何交付业务价值。在本文中，我们将更详细地了解典型程序的生命周期。
数据治理项目的生命周期分为五个阶段，根据组织速度和风险承受能力的不同，持续时间不同。您的项目及其工作团队的结构、组织成熟度的既定目标和信息分发方法将决定您的团队可以操作的速度以及为工程团队创建和启用的自治级别。
1.定义。这一阶段的重点是确定关键的组织差距，将其作为近期重点进行优先排序，并确定所有者以研究可能的解决方案，决定方法并推出新的所需能力。
2.设计。该阶段的重点是设计过程变更、测量和必要的技术，以解决定义阶段确定的优先级。
3.建筑。当我们超越设计时，我们关注于在设计阶段确定的变更的实现。这一阶段通常是最复杂的排序阶段，因为我们管理开发新技术的交付周期，培训员工如何实施和使用新技术。
4.过渡。通常，复杂的组织变革必须在较长的时间内展开。同时利用旧的和新的方法，同时员工可以在新的环境和操作模型中获得访问权限和能力。这一阶段是一个重叠的阶段，在这个阶段中，我们通常会接受一段不稳定或复杂的时期，因为我们知道这一阶段的另一方面会大大提高能力和执行力。
5.测量。该阶段的重点是确保实现定义阶段中确定的预期结果，组织回顾性地评估过程和决策，以改进未来迭代和程序执行。
数据治理项目经常遇到的一个摩擦点是与公司规划周期不一致，导致经常要求在正常渠道和公司优先程序之外进行投资。虽然数据治理计划有其自身的阶段和生命周期，但与公司规划周期保持一致将通过确保与组织优先级的连续性并将其纳入公司KPI来扩大其影响。
在高度分散的组织和具有复杂客户群的组织中，此过程可以与以不同速度运行的不同治理项目并行运行。这种重叠很难管理，但这是一个运作良好的组织能够扩展其能力交付的标志。这种分阶段方法的目标是实现数据治理优先级的持续改进和快速调整，以确保与不断变化的业务需求保持一致。
在本系列的下一篇文章中，我们将讨论数据治理程序的主要组件和功能，以及它们如何影响数据治理团队的结构。这将使您能够开始考虑对您的组织影响最大的特定计划。
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关于作者
Joey Jablonski是Pythian的分析副总裁，他领导战略合作，帮助客户制定数据战略，定义和执行数据治理计划，并构建分析模型，为现代数据驱动的组织提供动力。在Pythian之前，Joey是Manifold的产品副总裁，他在那里提出了产品心态是所有项目的一部分，允许在任何项目中快速交付价值，并随着时间的推移不断构建，以推动组织采用新的以数据为中心的能力。乔伊领导了包括高科技、制药和联邦政府在内的多个行业的合作。在Manifold之前，Joey曾在西北互惠银行、iHeartMedia和云技术合作伙伴担任行政领导职务。他在软件工程、高性能计算、网络安全、数据治理和数据工程方面拥有20多年的经验。
原文标题：A CLOSER LOOK AT DATA GOVERNANCE PROGRAM PHASES
原文作者：Joey Jablonski
原文链接：https://blog.pythian.com/a-closer-look-at-data-governance-program-phases/
