数据治理:它是什么以及为什么它是必要的

数据治理就像监督组织数据的交通警察:它将数据指示到它应该去的地方，同时确保数据的清洁度、组织性和安全性。有效的数据治理可以帮助您做出更好的决策、控制成本、遵守法规，并获得客户和供应商的信任。以下是你需要知道的。

什么是数据治理?

数据治理是管理和保护数据的过程组织的数据资产——例如客户、财务或运营数据——贯穿其整个生命周期。这涉及开发和实现确保数据可用性、完整性、隐私性和安全性的策略和流程。目标是建立一个框架，该框架定义了谁有权对数据做出决策、如何管理数据以及如何管理与数据相关的风险。它还必须反映适用于您的业务的法规要求和行业协议。

在当今数据驱动的环境中，数据的数量和复杂性呈指数级增长，这意味着有效的数据治理是一项至关重要的实践。数据治理的职责通常落在首席数据官(CDO)或其他指定的数据治理经理身上。这个角色将决定和监督用于管理数据质量和安全的软件。

数据治理与数据管理

数据管理关注的是数据的操作方面，比如存储、备份和检索，而数据治理关注的是数据处理、所有权、质量和安全性的策略和过程。数据治理团队为数据管理设置标准和过程，而数据管理团队执行这些策略。

您的数据治理策略需要涵盖哪些内容

1. 数据政策和标准
2. 数据质量控制
3. 资料保安及私隐
4. 数据管理
5. 度量标准和监督

当您开始处理大数据时，全面的数据治理策略可确保正确使用、管理和保护您的数据资产。以下是健壮的数据治理策略的五个组成部分:

1.数据政策和标准

数据策略和标准必须概述正在治理哪些数据以及如何治理数据。这需要确定数据的范围，例如它是主数据、事务数据、操作数据、分析数据、大数据还是不同的类别。

2.数据质量控制

组织必须在从数据创建到管理到保护的过程中考虑数据完整性。数据完整性是指确保数据在其整个生命周期中是准确、一致和可靠的。它主要关注通过防止未经授权的访问、数据损坏或丢失来维护数据的完整性、有效性和可靠性。

3.资料保安及私隐

数据隐私和安全涉及识别和保护敏感数据客户数据,例如地址或付款信息，并控制对它的访问。您可以建立数据所有权策略，定义谁对哪些数据负责，或者建立数据管理策略，概述管理和保护数据的责任。

4.数据管理

有效的数据管理实践必须考虑以下因素:

• 数据体系结构。数据架构指的是数据的总体结构、设计和组织。它涉及定义数据模型、数据存储机制、集成方法和跨系统流。
• 元数据管理。元数据是指数据的描述性信息。因此，元数据管理涉及捕获、组织和维护“关于数据的数据”，例如数据的特征、定义和与其他数据的关系。
• 主数据管理(MDM)。主数据是指组织中对其运营至关重要的核心数据实体，例如客户、产品或供应商。它涉及建立流程、标准和技术，以确保跨不同系统和应用程序的主数据的一致性、准确性和完整性。
• 数据目录。数据目录是集中的存储库，用于记录和索引组织内可用的数据资产。它们是数据集的综合清单，包括描述、数据源、质量度量和使用信息。

5.度量标准和监督

要衡量数据治理策略的成功，需要建立要跟踪的特定参数或指标。这些可能包括数据质量、准确性、可访问性、对隐私法规的遵从性以及与业务目标的一致性。

一个专门的质量控制团队通常会进行定期检查，以确保程序的遵从性和对这些既定参数的遵守。他们的任务可能是审查数据治理流程、评估数据质量控制、验证策略和法规的遵从性，以及确定需要改进的领域。

为什么拥有数据治理策略很重要

如果您希望保护您的数据质量、安全性和遵从性，那么数据治理是必不可少的。只有33%的消费者认为品牌会负责任地使用他们的数据美国和地方政府正在加紧保护其公民。

如果没有适当的数据治理，组织中不同系统中的不一致性(例如差异和冲突的信息)可能无法解决，从而导致数据完整性问题，并影响商业智能、企业报告和分析应用程序的准确性。

缺乏数据治理的组织也可能无法遵守数据隐私和保护法律，例如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)和美国的《加州消费者隐私法案》(CCPA)，从而导致潜在的处罚和声誉损害。

实现数据治理策略的好处

以下是实施数据治理策略的六个主要好处:

1. 提高数据准确性。有效的数据治理程序可确保跨应用程序一致且准确地使用数据，最终减少错误。
2. 增强的数据管理实践。数据治理可以打破数据孤岛，促进不同系统之间的协调，从而在组织内实现更好的协作和数据共享。
3. 加强数据安全。数据治理计划建立策略和程序来监控数据使用和执行安全措施，降低未经授权访问或安全漏洞的风险。
4. 增强的法规遵从性。数据治理确保遵守内部和外部命令，使您能够满足GDPR和CCPA等法规要求，保护客户隐私，并避免法律和法规遵从性问题。
5. 改进的决策。有了可靠和值得信赖的数据，领导层可以做出更明智的决策。
6. 竞争优势。数据治理允许组织有效地利用他们的数据资产，提高操作效率、成本控制和效率更好的经营业绩．

未实现数据治理策略的后果

缺乏适当数据治理的组织面临几个不利因素，包括:

• 数据质量差。如果没有数据治理，跨系统的不一致数据可能导致错误和不准确，从而破坏商业智能和分析应用程序的可靠性。
• 增加成本。无效的数据管理实践、缺乏标准化的过程以及缺乏数据治理可能导致更高的数据管理成本和操作效率低下。
• 法律和监管风险。不遵守数据隐私和保护法律，如GDPR和CCPA，将使您面临法律和监管后果，包括潜在的处罚和声誉损害。
• 客户信任度下降。不充分的数据治理实践可能会削弱客户的信任和忠诚度，特别是在处理和保护他们的个人信息方面。

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如何实现数据治理策略

1. 识别托管人
2. 制定规则
3. 创建控制和审计程序
4. 记录数据资产和流
5. 在组织中嵌入数据治理

通过遵循这些步骤，组织可以建立有效的数据治理程序，从而提高数据准确性、改进数据管理实践并增强数据安全性。

1.识别托管人

确定不同数据资产的所有者(或保管人)，并让他们参与治理计划。这确保了对特定数据集的问责制和所有权。

2.制定规则

制定规则，明确界定可以使用数据的授权人员。这些应该概述访问控制、使用指南以及数据处理的任何限制或要求。

3.创建控制和审计程序

创建控制和审计程序，以确保持续遵守数据治理策略和标准。定期审核和审查有助于监督对既定规则的遵守情况，并确定需要改进的领域。

4.记录数据资产和流

通过进行数据映射和分类，创建文档，概述数据资产以及数据如何在组织中流动。此过程有助于根据敏感性对数据集进行分类，从而支持适当的数据治理策略应用。

5.在组织中嵌入数据治理

最后，将数据治理实践集成到现有的工作流、过程和系统中，以确保一致和标准化的数据处理实践。

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