数据治理是您业务战略的重要组成部分
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-12
对于任何不确定实际数据治理是什么的组织，这都会带来一个问题。没有普遍适用的定义。在某些情况下，治理意味着数据安全性和隐私性。对于其他人，治理与数据管理和质量有关，实际上数据治理是两者，上面提到的两种GDPR罚款说明了数据治理作为概念的分层性质，首先是强加给那些尚未建立的企业 ，为什么 他们正在使用的数据，在组织第二次是没有建立 怎样，但是好的数据治理从本质上讲是一个概述了管理数据，操作数据驱动的结果以及维护数据安全性所需的过程，人员和平台的系统，正确执行数据治理是组织更有效地使用更多数据的一种方式，同时围绕谁在使用数据以及他们在将数据用于什么方面创建更强大的保护措施。
数据治理的业务利益
建立良好的数据治理不仅是要避免监管罚款，数据经济在增长，由数据驱动的组织将塑造业务格局，数据优先企业在不同的领域中运作，但在其核心领域，他们已经找到了如何有效地操作数据的方法，对公共和第三方数据的访问越来越多，人工智能的兴起以及日益分散的员工队伍，突显了管理良好的数据可以为各种规模的企业提供的好处，只要他们能够弄清楚如何正确使用数据即可。
结果是任何使用数据的组织都需要数据治理策略
但是该政策的性质是灵活的，数据治理不是一套严格的原则，而是一种适应性框架，可以响应实施该框架的组织的目标，公共图书馆使用数据的方式与《财富》 500强使用数据的方式会有所不同，但是会有相似之处，对于任何企业而言，找出一种安全的方法来查找新数据，对其进行集成并随时间监视其变化至关重要。
如何实施数据治理框架
组织开始实施良好的数据治理所能做的的事情是评估其运营目标：
你的障碍是什么？
您的数据盲点在哪里？
您的数据团队的组成是什么？他们将大部分时间用于做什么？
好的数据治理策略是要考虑到现行的数据使用法规要求以及组织中终用户的特定需求。仅考虑安全性而设计的策略可能会忽略可用性组件，即需要访问数据的终用户。这可能会导致破坏策略的变通办法。
走好数据治理的绳索意味着要在不损害这两个方面的前提下
使组织的目标与数据隐私法保持平衡。出色的数据治理可提高运营成果，同时提高合规性，在开始实施数据治理解决方案时，要确保其与您的整体策略保持一致，因此需要提出一些问题，其中一些问题可能与文化有关–我们想成为什么样的组织？对于个人身份信息，我们想采取什么方法？这些是政策考虑因素，需要仔细考虑，但是企业经常将大量精力集中在政策问题上，而忽略了支持该政策的过程，说您的组织不处理PII相对容易–您如何以技术方式管理它是一个不同的问题，在创建良好的数据治理方面，需要考虑一些实际的基础设施问题，这些问题可能有点“杂草丛生”，但恰恰是考虑因素将使本来强大的数据治理策略失效：
我们如何共享数据？
我的数据环境是否从多个位置收集数据？
我如何监视数据的使用？
如何管理元数据？
如何确保数据质量？
数据治理清单
通过将数据治理分为三个主要组件来提供数据治理的概述，平台人员和流程，此列表中的项目旨在确保您放置的数据治理框架是健壮，全面和可扩展的，首先问一些棘手的问题是一种避免在将数据投入后重新构建和重新设计整个解决方案的方法。
好处是显而易见的
除了在一个日益重视基于ESG原则的业务的世界中遵守法规之外，良好的数据治理还具有真正的优势，打破信息孤岛，提高业务成果，加速AI和ML，提高数据质量，改善数据分析–良好的数据治理可以带来更好的数据结果，数据治理是技术成熟度支持的一项政策决策，了解企业中的谁在使用数据，他们为何在使用数据以及它们的主要运营目标将有助于您设计一个在组织和员工心目中建立的数据治理策略，要实施该策略，就需要一个基础架构，以支持数据的安全分发，确保数据访问标准化，并使数据科学家和业务专业人员对他们用来做出更好决策的信息产生信任。