企业信息管理(EIM)生态系统并不是一个静态的系统。随着数据管理技术的发展,介绍了新数据资必威官方在线产的环境,新用户被添加到系统,不断采用新技术,如何管理环境需要进化。这就是管理服务成为不可分割的一部分,保持质量,一致性和可用性。

许多生命科学组织推出他们的数据环境与目标扩大它在小范围内支持本地团队和添加新数据源。这允许他们测试操作的假设,解决小问题,和适应环境,以适应所有类型的数据和用户,这样他们就可以不断地产生新的价值。

但当他们这些平台扩展到新用户,并添加新类型的数据,他们需要确保他们有敏捷技术,良好的业务规则和人才来适应数据管理过程基于地方性法规,语言,业务部门需求,相关数据。

如果一家公司建立一个主数据管理系统为一个全球性的组织,他们需要一个明确定义的数据管理策略和数据管理员指定每个位置了解全球标准和程序,以及它们如何必须适应当地的终端用户。

这些需求会有所不同,这取决于项目和团队,但也必须有组数据治理的政策和程序,每一个团队是为了保持全球体系的一致性。例如,如果一个医疗信息团队在英国要求改变客户地址,数据管家是一组规则能够满足全球过程而坚持本地数据隐私法规。这些步骤会有所不同,如果相同的请求是中国制造的,巴西或者美国。

数据是太阳

建立全球标准,适应当地的适应对大公司来说是至关重要的,因为这些变化将来自数据的每一个角落的生态系统。如果不妥善管理和管理他们的数据,所有的努力在建设一个集中的存储库和数据管理系统将受到影响,和数据库会断裂成无足迹的版本的数据的集合。这湖污染数据,引入整个数据系统的风险和不确定性。

一个强有力的项目管理团队可以防止这些风险。这个团队致力于为数据,构建全球规则和跟踪在每个国家,与当地专家合作,帮助他们适应核心团队为每个区域功能,语言和时区。

同时,数据的后台处理必须继续确保改变流入组织可以当他们到达时,处理和错误和变化识别并立即修复。可能需要团队位于多个时区提供跟随太阳模型,以避免数据更新延迟。

这样当业务用户查询时,有一个团队来回应,更改触发立即纠正措施确保数据总是最新的。

效率需要计划

公司不能等到他们的基本操作服务来确定如何配置系统,管理变化,推出更新。需要广泛的数据管理计划的一部分,与协议的一部分,任何服务合作伙伴支持这个数据景观。选择一个供应商谁可以提供的服务创建一个端到端的EIM所需环境,可以消除许多数据丰富的环境中出现的风险,确保既定的标准数据保持不变的最佳实践。

公司仍然可以从小事做起,为当地交付数据试点项目,一套广泛的规则管理数据。但这些飞行员应该遵循结构,导致模板,和捕获的教训,所以每一个后续推出得益于之前的部署。这些规则和模板将成为中央框架数据环境与指导团队如何调整以适应当地的法律,法规,和时间。

这样的前期规划和强大的数据治理和管理确保企业能够规模EIM系统各地区实现速度、效率和快速应用与每一个新的部署。

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