敏捷软件开发:原则-敏捷开发和传统开发

敏捷数据治理就是用敏捷的核心思想对数据进行管理，实现持续、高质量的数据交付，以应对业务的持续变化。

敏捷开发的12条原则如下：

原则 1：及早持续交付有价值的软件以满足客户需求。

对于数据治理，如何让业务快速获取想要的数据是需要考虑的关键问题。 业务人员要参与数据需求的分析，甚至是数据检索的过程，实现业务的自助数据检索、自助探索、自助分析，这是解决连续数据的重点送货。

原则 2：敏捷过程欢迎需求的变化，并利用这种变化来提高用户的竞争优势。

就数据治理而言，从业务端数据的需求，到技术端数据的采集、存储、管理和使用，无时无刻不在发生变化。 数据治理人员应该意识到这一点，并保持开放和学习的态度。 只有迎接变化、拥抱变化，才能了解市场、了解业务，才能不断为业务赋能，支撑业务不断创新。

原则 3：发布工作软件比文档更频繁，间隔从几周到几个月不等，尽可能短。

对于数据治理，数据标准是基础。 只有将数据标准应用于各种业务流程和业务系统，才能检验标准的适用性，为标准的修订提供实践参考。 数据标准是制定的，而不是书面的。 无论出台多少标准文件和管理规范，最好先使用其中的一个或几个敏捷软件开发:原则，然后再考虑如何用好。

原则 4：在项目开发过程中，业务人员和开发人员应该每天一起工作。

对于数据治理，业务和技术应该是亲密的伙伴而不是敌对的“敌人”，团队之间需要配合和配合。 业务人员制定的规则和定义的标准需要与技术人员沟通如何有效实施。 技术人员的数据建模、运行数据规则、计算方法、数据结果，也需要和业务人员核实是否符合业务数据要求。

原则5：把有进取心的人放在项目的核心位置，全力支持和信任他们。

就数据治理而言，需要一个懂业务、懂技术、懂沟通、懂管理、有意愿、有进取心的数据治理项目负责人。 设法找到他并给他足够的授权是数据治理项目成功的关键。 重要的。

原则 6：面对面的沟通始终是最有效的沟通方式，无论是在团队内部还是外部。

面对面的沟通仍然是最有效的沟通方式。 虽然视频会议和语音通话已经非常普及，但通过屏幕进行交流总会给人一种孤立感，让人无法畅所欲言，也容易造成误解。

原则 7：可用软件是项目进度的主要衡量标准。

就数据治理而言，不可能一步到位地实现“完美”的数据治理。 与其追求完美的数据管理策略，还不如关注如何让用户快速获取满足业务需求的数据，然后根据用户反馈逐步优化。

原则8：敏捷开发提倡可持续发展。 领导者、团队和用户应该能够以当前的速度继续合作。

很多企业数据治理的失败案例并不是因为没有建立数据标准或者数据管理工具不完善，更多的是因为数据治理是作为一个项目来运行的。 一旦项目结束，项目组解散，定义好的数据治理策略和标准往往会被搁置，时间长了就没人关心了。 因此，企业数据治理必须建立长期稳定、持续运行的机制。

原则 9：通过持续关注卓越技术和良好设计来增强敏捷性。

在数据治理方面，运用云计算、大数据、人工智能、机器学习等先进技术，可以让数据治理变得高效、智能。 利用先进技术赋能数据梳理与识别、数据建模、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理等方面的数据管理。

原则 10：保持简单——这是将不必要的努力减到最少的艺术。

当今世界，信息爆炸，数据复杂，真实与不完整、不准确、不真实的数据并存，不仅不是明智的见解，还可能误导人！ 要善于在信息量大的情况下把问题简单化，抓住重点，聚焦核心问题，以终为始，多维度搜集信息，多角度思考问题，寻找高效解决方案。

原则 11：最好的架构、需求和设计来自自组织团队。

许多企业总是依赖供应商和外部专家进行数据治理，希望通过借用外部力量来解决内部数据管理和使用问题。 众所周知，“打铁要打硬仗”，从数据标准的制定到治理策略的实施，从数据整理、清洗、编码等基础工作到数据质量检查、上报、整改等。敏捷软件开发:原则，这一切都必须由企业自己来做，外部资源可以支持更多的经验和方法。

原则十二：经常总结如何提高团队效率并付诸行动。

对于数据治理，通过不断的回顾，可以找出哪些策略没有被执行； 哪些策略在实施过程中遇到了问题，遇到了什么样的问题，能否解决这些问题； 哪些策略为业务带来了价值，哪些策略还有调整优化的空间。

敏捷开发的原则是对敏捷价值观的诠释和践行，它将敏捷和价值观落实为具体可操作的原则。 就数据治理而言，不仅仅是敏捷原则的简单应用，它可以“敏捷”。 而是要真正理解敏捷的价值，以“用需求”为驱动，对企业高价值数据资产进行治理。