信息就是力量，您的组织每天都依赖它来做出正确的业务决策。不幸的是，组织生成的数据没有得到应有的管理。

大数据调查显示，业务和技术之间的合作关系是确保采用成功的数据驱动计划的关键。

当今的企业受到断链、文件丢失和重复数据的困扰，这显示了他们的数据流是多么的管理不善。此外，违反隐私法和缺乏问责制继续阻碍快速解决的可能性。像

GDPR这样严格的隐私法正在激励更好的治理。在本次调查中，71%的组织认为这些法律有助于改善数据治理。

这就是数据治理框架的用武之地；这是一个治理解决方案，它可以持续监控您的数据，为您提供最佳的见解。鉴于我们在这一领域的热情，我们已入围了能够加强您的数据治理框架的前5个方面：

关于数据治理，首先要了解的是它执行数据隐私的能力。数据隐私是指仅在严格的"需要知道"的基础上保护和共享敏感数据。这意味着在数据的整个生命周期中，只有经过授权的人员才能在任何给定的时间访问数据。

如今，大数据云计算人工智能，公司可以访问大量的个人识别信息（PII）。这些信息通常来源于多种数据源，如登录页面、个人资料、反馈详细信息、调查等。除了保护机密业务数据外，公司还需要保护通过这些信息的所有敏感第三方信息；这包括属于其客户/客户及其业务伙伴的私人信息。

允许敏感PII落入坏人之手会将该事件归类为"信息泄漏"。这是一件非常危险的事情；对所有者的隐私和负责保护数据的公司的声誉都是如此。

因此，对于企业来说，拥有一个强大的数据治理框架来确保数据隐私和安全是非常重要的。使用良好的数据治理工具，您可以定义所述数据的性质、监视其存储，还可以监视其使用情况。它还将使您遵守最新的数据隐私法（如GDPR），并帮助您遵循有关数据所有权的正确政策。

这是"数据转储"一词流行的原因。数据源的唯一任务是收集信息并将其"转储"到您可以访问的位置。这就是为什么企业必须对数PB的数据进行筛选，以便找到一些有意义的信息来获取业务见解。

只有将这些数据分类为可用的、有用的部分后，它才开始作为一种资产来实现。因此，数据质量是将原始数据转换为可用形式并将其作为资产进行维护的简单行为。

数据治理可帮助您发现新的信息源，并从数据中获得更好的业务价值。它还可以识别损坏/丢失的信息片段，并防止重复信息相互干扰。通过数据治理，可以标记过时的信息以引起注意，并且可以将关键数据突出显示给组织内正确的团队。

断开的链接、不完整的文件、不正确的优先级排序等都是严重影响数据质量的事件。数据治理实践有助于修复和维护此类事件。良好的数据质量必须贯穿于数据的整个生命周期。

同时，实现这一目标的最佳方法之一是使用人工智能。

实时数据管理可以实现任何企业始终如一地维护其数据质量和安全的梦想。通过机器学习（ML）和人工智能（AI），我们可以在数据治理方面达到新的高度，而这仅仅通过人工是不可能的。虽然实施人工智能概念可能会带来挑战，但它总是值得努力的。

采用人工智能（AI）的数据治理工具有助于对重要趋势进行预测分析。当对时间敏感的决策不能延迟，当及时的信息可能意味着重要商业交易的成功/失败时，这些将是关键。

（AI）带来了跟踪模式和发现早期丢失的隐藏数据的进化能力。自动化允许数据治理工具连续扫描数据保留，而无需手动操作带来的大量时间因素。机器智能的准确性和可靠性进一步使其成为数据治理解决方案的必备补充。一个好的（AI）随着你的治理需要而增长，同时遵守所有治理它的政策。

这与引导分析的好处紧密联系在一起，引导分析可以彻底改变你从数据中学习的方式。

有许多方法可以从高质量的数据中获得见解，返利是什么意思，而业务往往依赖于开发人员或客户分析小组来解决这些问题。然而，一个好的数据治理工具允许您改进这种分析风格。通过用户定义的字典和模式来阅读治理需求，引导分析可以让您从自己的数据中获得尽可能好的见解。

自动分析活动可以监控存储库并显示传统数据分析方法可能遗漏的关键发现。它们可以检测数据列之间隐藏的关系，并突出显示有价值的见解，准确地告诉您从何处开始关注。

数据治理允许其工具的引导分析功能帮助您从自己的数据中获得最大回报；这使您可以使用系统作为指导，并对数据进行重大改进分析数据的方式。与熟悉或不熟悉每一字节信息的开发人员相比，企业应用中心，能够自动读取大量信息的工具在发现更好的分析方法方面可以做得更好。