什么是数据治理？数据治理只是简单地管理数据和流程，因此数据是一种符合策略的一致、安全、有组织的资产。数据治理打破了部门的小仓库，确定了策略，支持数据管理流程，展示了数据是如何组织的，使整个组织的业务术语保持一致，并将技术数据库与这些术语连接起来。强大的东西。也许当你听到数据治理时你会不寒而栗，因为你想象人们会说"不"不，你不能用这些数据不，我们不会支持你的不，你没有权利不，不，不。但是数据治理不仅仅是一个讨厌的图书管理员，它的规则会在任何时候阻碍你。现代数据治理是自由的。它可以帮助您发展业务，同时确保内部和外部政策得到遵守。很容易。看不见。无摩擦。详细的数据治理数据治理是帮助您的组织以数据为中心的最佳方式。对内部和外部的了解是强大的，能够推动采纳的人成为组织中有价值的领导者数据治理是一种组织纪律。它是由技术支撑的，而不是一种技术本身。真正的数据治理将规则放在适当的位置并使组织保持一致，因此数据不是一个潜在的负担。在一个数据过度丰富的世界里，赢家和输家取决于他们的反应和反应（尤其是在经济低迷时期），数据治理有助于组织轻松地理解这些成堆的数据。它推动了经济增长和数字化转型。今天，数据治理技术被视为许多组织的重要组成部分。组织将it作为一项业务纪律来支持业务成果，如收入增长或法规遵从性。治理是数据智能的基础。由于数据管理的原则是分裂和误解的，数据智能提供了一个总括术语，帮助组织发现、理解和充分利用所有这些受管理的数据资产。当一个组织寻求对数据的智能化而不是实现点式解决方案时，物联网水表，数据治理、数据目录、隐私解决方案等都会得到简化。诸如数据质量和主数据管理等零碎的部分将提供给数据智能策略，从而提供强大的业务效益。数据治理的好处良好的数据治理首先是确保组织中的大量数据可以被利用以实现业务价值。无管理的数据是混乱的，服务器云平台，无规则的，并限制生产力。数据治理意味着一个组织可以信任他们的数据来回答一些重要的问题，比如哪些产品的市场可能会带来最高的收益。坏数据意味着错误的答案，这会导致错误的决策，大数据挖掘，从而对组织造成严重的伤害以数据不一致的公司为例。例如，客户名称在其所在的系统中以不同的方式列出，例如客户服务、销售或物流系统。缺乏数据治理意味着这些问题得不到解决，关于客户的情报要么受到限制，返现网，要么就大错特错。这是一个可怕的想法。另一个例子是法规遵从性。隐私法，如欧盟的GDPR或加州的CCPA，必须遵守，否则监管者会征收昂贵的罚款。没有数据治理，组织就没有机制查看个人信息的存在位置，因此无法删除或编辑信息以满足这些法规的要求。数据治理有助于防御（避免罚款和低生产率）和攻击性（增长）用例。每一个成熟的组织都知道他们需要数据治理来实现最高的数据效益具体受益领域管理层确保对数据资产进行管理，以便充分利用这些资产当客户数据得到良好管理并用于寻找机会时，销售额就会增长采购通过使用管理数据优化采购流程和供应链，实现最大程度的成本降低法规遵从性/法律依赖于数据治理来满足要求。财务部拥有良好的管理数据，可以准确地报告业务活动数据治理的目标组织有许多数据目标，数据治理有助于实现这些目标提高组织的数据成熟度，使所有决策都由数据驱动消除整个组织中的信息孤岛了解数据的位置以及它们之间的关系实施符合法规遵从性要求的策略确保数据的一致性和高质量拥有信心数据是值得信赖的知道数据不会被滥用制定安全措施确保所有内部和外部/第三方数据安全避免重复，消除了传递数据或创建报告所需的时间底线是什么？受治理的数据消除了烧心，并最大限度地利用了这一资产。如果数据不能帮助企业发展或节约成本，那么它就没有被开发。数据治理有助于实现结果并避免直觉决策。构建数据治理框架一个好的数据治理框架包括政策、程序、流程、规则，以及正确的组织结构和实现这一切的技术。相信一个技术解决方案就能神奇地实现数据治理，这可能是一个傻瓜的差事。任何计划都是由人员和流程组成的，以及支持技术和数据治理也是如此。该框架还必须让组织中的执行官参与进来。数据治理必须在董事会中得到理解和赞赏，否则它将永远无法在部队层面上生存，需要以金钱和人力的形式分配资源。必须赋予权力。领导层需要领导和实现一致性，以确保采用。构建框架的第一步是在任务说明中阐明目标，大数据定义，并定义用于确定进度的关键绩效指标。尽早表达这一点可以确保你的努力与愿景一致。那么框架必须包括组织如何管理其数据的所有方面？政策？流程和程序？商业词汇表？所有数据资产的地图？此步骤将消耗大量的精力、数据经验和组织知识。下一步，确定责任。谁将负责项目的每一部分，谁坐在那里全面负责和决策？最后，一旦制定了数据治理框架，委员会将转向技术并选择一个最能支持这一愿景的平台。一个好的技术解决方案将从各种系统收集元数据，管理业务术语表，实施政策和程序，与技术数据字典绑定，等等。集成平台的易用性确保了这些功能可以轻松地组合在一起。有了这些，就可以在组织中实现数据治理。数据治理角色如前所述，数据治理是一门学科，需要一个规范的组织结构才能成功数据治理计划由一个委员会制定，该委员会通常包括：首席数据官或类似主管指导委员会形式的管理机构对数据本身的质量和可用性负责的管理员或数据所有者IT和数据管理部门也参与了愿景的实施这些团队创建了用于管理整个组织中的数据的框架。重要的是，业务线（lob）参与到计划中。否则，他们的业务挑战将无法在计划中准确地体现出来，这通常会在指导委员会中讨论，但有时组织会将其视为一项技术性举措，而忽视了由业务线代表的最终目的。该项目的目标是在共同的目标上进行合作和协调。最佳实践数据治理计划可能会让人感到难以抗拒，但这些最佳实践使它成为每个组织都能实现的目标：关注运营模式识别数据域确定数据域中的关键数据元素定义控制测量数据治理是任何依赖数据做出重要决策的组织的命脉。什么组织没有？企业必须拥有良好、管理良好的数据，以确保在维护重要政策的同时，从这一宝贵资产中获得最大利益。当今环境中最好、最健康的组织都有有效的数据治理计划。我们将看到他们在其他人步履蹒跚的时候生存和发展，确保你的组织是赢家。