治理
通过控制、角色和流程建立信任和信心
治理对于 Tableau Blueprint 至关重要，因为它使自助成为可能，它帮助，而不是限制人们使用可信数据和内容。当项目团队在整个组织中培养敏捷性、提高熟练程度和打造社区时，治理将推动所有决策。在灵活性和管控力之间确定最佳平衡点，这有助于您为每个数据驱动型决策奠定基础，建立信任和信心，进而提高业务价值。
数据治理
您将定义相关政策和流程，确保组织中的人员能够随时以正确的方式获取所需的数据。在管控力和敏捷性之间实现平衡意味着：您可以使组织中的每个人都能获得自己所需的答案，同时确保安全措施得到执行。
本主题涵盖：
- 数据源管理
- 数据质量
- 扩充和准备
- 数据安全
- 元数据管理
- 监测和管理
内容治理
您将开发可重复的流程来管理分析内容，鼓励蓬勃发展的现代分析计划。这包括制定相关政策来确保组织环境中的内容具有相关性和时效性，例如确定何时停用未获得预期流量的内容，或确定为什么没人使用一个重要的仪表板来进行决策。
本主题涵盖：
- 内容管理
- 授权
- 内容验证
- 内容提升
- 内容认证
- 内容使用情况
治理模型
您将考虑您的各种用例、政策和总体业务需求，据此对数据和内容治理进行规模调整，采用三种主要模型（集中式、委派式和自我管控）中的一种或多种。您可以调整数据和内容治理的某些领域（例如关于如何使用 Tableau 的柔性指导原则和刚性限制），以满足您的独特要求。随着组织人员的分析能力不断提高，您可以逐渐将更多职责委派给其他人。
本主题涵盖：
- 集中式模型 — IT 或核心 BI 团队拥有数据访问权限，并按照一种一对多的方式为业务用户生成数据源和仪表板。
- 委派式模型 — 新角色帮助加强 IT 与业务用户之间的协作，提高分析技能和独立工作能力。
- 自我管控模型 — 定义并理解内容流程，从而在内容的使用、创建和提升过程之间实现边界流动性。
“在一个监管极为严格的环境中实现自助式分析，意味着需要在一款能够捕获元数据并在 Tableau 中提供元数据谱系的工具中建立标准平台，正确的数据控制措施，正确的治理体系。结果是用户喜欢它，因为他们无需等待 IT；IT 也喜欢它，因为用户满意了。”
