当今的企业从各种来源收集大量数据，包括客户互动、网站访问、社交媒体活动、物联网设备等。 数据越多，这些公司就越需要在数据治理框架上进行投资。
根据福布斯的一项调查，71% 的公司预测他们在数据治理方面的投资将大幅增加，以提高数据质量、一致性和可靠性。 数据治理可确保增强组织的完整数据生命周期。 同时，数据治理框架为数据治理定义了切实可行的大纲。
什么是数据治理？
数据治理是指组织用来管理其数据资产的政策、程序和标准。 它包含各种活动，例如数据质量管理、数据隐私和数据安全。
数据治理的一个真实示例是欧盟实施的通用数据保护条例 (GDPR)。 GDPR 规定了组织如何收集、处理和存储欧盟内部个人的个人数据，并制定了严格的数据保护和隐私规则。
为什么数据治理很重要？
亚马逊、微软、Facebook 和谷歌等世界上最大的公司收集了大量的客户数据。 他们使用这些数据通过增强的个性化体验来改进他们的服务，并通过数据驱动的方法改进业务的每个部分。
只有通过适当的数据治理计划，才能成功处理、管理和实施大数据资产。 数据治理中包含的措施在企业数据管理中非常广泛。
据报道，Facebook 和谷歌处理的数据库超过数百 PB。 浩瀚的数据给数据生命周期带来了复杂性，因此数据治理框架应运而生。 组织的数据治理计划中定义的所有内容实际上都将在框架的帮助下实施。
数据治理框架是一种管理组织数据资产的结构化方法。 它提供了一套指导方针、政策、程序和最佳实践，以实现有效的数据治理。
数据治理框架如何运作？
数据治理框架通常包括治理结构、策略、质量管理、体系结构和安全性。 了解数据治理和框架之间的区别至关重要，因为数据治理是一个更广泛的概念。
数据治理涉及多个利益相关者，包括业务领导、IT 专业人员、数据管理员和合规官。 建立和维护框架的责任通常由指定的数据治理团队或由来自组织不同领域的代表组成的委员会承担。
最终，组织中的每个人都可以在确保有效的数据治理方面发挥作用，这需要一种共享责任、问责制和协作的文化。
数据治理框架的目标
数据质量：数据治理框架通过建立标准和流程来确保数据质量，以确保数据的准确性、完整性、一致性和有效性。
隐私和安全：数据治理通过定义策略和程序来保护敏感数据免遭未经授权的访问、披露和滥用，从而支持数据隐私和安全。
可访问性：它通过创建一个系统为授权用户提供对可靠和准确数据的访问并减少数据孤岛和重复，从而提高数据可用性和可访问性。
优化使用：数据治理框架允许组织通过促进数据在决策中的有效使用、增强数据分析能力以及识别数据货币化机会来优化数据使用。
确保合规性：框架确保数据管理实践符合组织内外的法律、法规和合同义务。
协作：借助框架，通过促进不同业务部门、利益相关者和 IT 团队之间的沟通和协作，促进对数据及其使用的共同理解，集体团队合作变得更加容易。
降低风险：框架通过识别和减轻与数据相关的潜在风险并确保在发生数据泄露、中断或灾难时的业务连续性来降低风险。
创建数据治理框架的步骤
第 1 步：定义范围和目标
确定框架需要涵盖的业务单元、数据域和数据相关风险，并定义数据治理的目标和目标。
第 2 步：确定利益相关者
确定将参与数据治理的主要利益相关者，例如业务领导、数据所有者、数据管理员、IT 专业人员和合规官。
第 3 步：建立结构
创建一个治理团队或委员会，负责定义数据策略、程序和标准，并监控数据质量、安全性和合规性。
第 4 步：创建数据清单
识别框架范围内的所有数据资产，并创建一个包含元数据的数据清单，例如数据沿袭、所有权和使用情况。
第 5 步：定义数据策略和标准
创建政策和标准，定义应如何收集、存储、处理和共享数据，以及如何确保数据质量、安全和隐私。
第 6 步：实施数据治理流程
定义数据质量管理、数据安全和数据隐私的流程，并为不同的利益相关者建立角色和职责。
第 7 步：实施数据治理工具
实施可以自动化和简化数据治理流程的数据治理工具，例如数据目录、数据沿袭、数据分析和数据安全工具。
第 8 步：监控和测量
通过定义指标和 KPI 来监控和衡量数据治理框架的有效性，并使用反馈随着时间的推移改进框架。
为什么您的业务需要数据治理框架？
数据治理框架可以帮助企业利用海量数据实现更大的目标，同时也可以采用经济高效的方法。 根据哈佛商业评论案例研究，宝洁 (P&G) 等公司实施了数据治理计划，以提高数据质量和一致性。
这导致库存成本降低了 30%，客户服务水平提高了 10%。 借助数据治理框架，企业可以在遇到数据泄露和未能满足法律要求的情况下做出更好的决策。
数据治理的好处
组织中的数据治理系统有很多好处。 以下是您获得的一些主要好处：
数据驱动的决策
通过建立正式的数据治理框架，组织可以确保数据一致、准确和可靠，从而做出更明智和自信的决策。
加强成本控制
数据治理可以帮助组织识别和消除冗余或不必要的数据，降低数据存储成本，提高运营效率，从而实现更好的成本控制和资源利用。
优化的合规性
数据治理可确保组织的数据管理实践符合相关法规，这有助于避免代价高昂的罚款和声誉受损。
透明和值得信赖的关系
通过围绕数据管理制定明确的政策和程序，组织可以与利益相关者建立信任和透明度，尤其是与越来越关注数据隐私和安全的客户。
校准风险
数据治理提供了一种结构化方法来识别、评估和减轻与数据相关的风险，这可以帮助组织做出有关风险管理的明智决策并改善整体风险状况。
灵活的访问
通过实施适当的访问控制和数据保护措施，组织可以为员工和利益相关者提供灵活、安全的数据访问，而不会冒隐私泄露或数据滥用的风险。
数据治理与。 数据管理
它们都是两个不同的概念，经常可以互换使用。 数据治理为数据管理提供了战略方向，而数据管理则实现了数据治理的战术方面。
它们共同确保有效且高效地使用数据来支持业务目标。
关于数据治理的书籍和课程
对拥有数据治理专业知识的专业人员的需求很高，而那些希望在该领域发展知识的人可以获得丰富的资源。 以下是一些关于数据治理的最佳书籍和课程，可帮助您了解最新的行业趋势和最佳实践。
#1。 数据治理基础 – Udemy
Udemy 课程“数据治理基础”旨在教授业务领导者如何实施数据治理计划，以确保数据一致性并符合行业法规。 本课程涵盖实施、章程制定、确定角色和衡量投资回报等主题。
本课程非常适合希望提高数据一致性或确保遵守 GDPR 等数据法规的企业领导者。
#2。 数据治理培训 – Udemy
Udemy 上的“数据治理——初学者完整课程”课程旨在提供对数据治理以及如何在组织中实施它的全面理解。 此外，本课程涵盖的主题包括数据治理的重要性、数据治理计划中的角色和职责、挑战、最佳实践等。
该课程提供三个小时的高质量、最新的视频讲座，并提供有关如何在组织中实施数据治理的实用分步说明。
本课程非常适合希望加深数据治理知识的数据专业人员、希望将其介绍给团队的管理人员以及希望了解它并围绕它展开对话的专业人士。
#3。 数据治理框架 – 书籍
数据治理框架：完整指南不是教科书，而是面向想要诊断、实施和整合数据治理最佳实践的企业家、经理、顾问和高管的自我评估指南。 该指南包括诊断标准和实践、循证策略以及数据治理和流程设计的最新进展。
购买者将获得对数字组件的访问权，使他们能够确定项目的优先级并有效地领导他们的组织。
本书非常适合那些想要改进其数据治理计划、组织、业务和流程的人。
#4。 数据治理指南和剧本 – 书
从业者为从业者编写的数据治理指南和剧本是基于数十年经验和反复试验的实施数据治理的综合框架。
该书提供了成功管理不同行业和企业规模的数据创建、转换和使用的指南。 您可以塑造灵活的框架来快速启动数据治理计划并回答与数据治理相关的问题。
任何参与数据治理的人，包括数据所有者、管理员、保管人、分析师、开发人员、管理员、生产者和消费者，都可以使用本参考指南。
#4。 有效的数据治理 – 书籍
“数据治理：如何设计、部署和维持有效的数据治理计划”是一本面向希望实施成功数据治理计划的经理和团队领导的指南。 该书讨论了数据治理在管理成本、增长、管理、管理和安全问题方面的重要性。
它提供了一个框架和案例研究，可帮助读者设计、启动和执行可持续的数据治理计划，从而节省资金并提供更好的用户服务。
本书非常适合需要数据治理概述并希望启动成功程序的任何人。
#5。 主数据管理和数据治理 – 书籍
Master Data Management And Data Governance 是构建以客户为中心的企业环境的综合指南。 它涵盖了维护以主实体为中心的企业数据框架、构建 MDM 业务案例和路线图以及实施分层安全策略的最新技术。
另一方面，本指南还涵盖了跨行业挑战、合规性、遗留系统集成以及 SOA 和 Web 服务。 这本书是提高效率、确保合规性和防御安全威胁的宝贵资源。
任何参与规划和实施企业级 MDM 和数据治理解决方案的人，例如数据架构师、数据分析师、IT 经理和系统开发人员，都会发现这本书很适合。
结论
总之，组织必须有一个强大的数据治理框架来有效地管理信息、保持质量、确保合规性并实现数据驱动的决策。 随着数据在当今业务环境中的重要性与日俱增，组织必须优先考虑数据治理并不断改进其数据治理框架。
