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时间：2018-12-04来源：Daniel Howard,Philip Howard浏览数：668次
数据治理没有权威定义，但在实践中，它要么是管理数据资产以确保可信度和责任的首要过程，要么是所述流程的最高级别，即制定决策和制定策略的流程。整个过程可以被认为具有三个“阶段”：策略管理，数据管理和数据质量。
为什么重要？
数据治理很热的原因有三个。首先，它越来越倾向于业务和自上而下，以业务为主导的管理和策划数据的方法。它越来越关注提高生产力和推动业务价值。这是通过管理，实施甚至自动化业务策略来实现的，从而使策略创建和实施更快，更容易，更有效。
其次，由于欧盟的通用数据保护法规GDPR等日益严格的监管，它很热门。新任务对数据治理产生了连锁效应，许多供应商现在提供可以立即实施和实施的预制策略集。此外，遵守GDPR等法规既要求发现所有相关数据，又要确保其准确性。
第三，正如GDPR要求高水平的数据质量一样，对“ 数据驱动型企业 ” 的驱动也是如此。业务决策所依据的智能需要既可靠又值得信赖。
它是如何工作的？
完整的数据治理解决方案将包含三个基本功能：策略管理，数据管理和数据质量。政策管理既包括正式的政策制定，也包括导致您的政策成为现实的决策过程，以及管理以及（如果需要）对现有政策的更改。数据管理主要是监控您的数据并确保其符合您所制定的政策的能力。通常，这将涉及从抽象政策转向实施具体和可执行的业务规则。最后，数据质量主要包括通过数据管理创建的规则的实施和执行。
主要思想是采用自上而下的治理方法。例如，假设您对新策略有所了解，可能涉及新产品介绍或新客户入职。您可以使用治理解决方案的策略管理功能与组织中的其他员工分享此想法，根据具体细节进行协作并优化策略，例如，通过工作流程。现在，数据管理员可以利用您的数据管理功能将此策略与一系列业务规则相关联，在需要时创建新规则，并适当标记您的数据，以便将正确的数据与此新策略相关联。剩下的就是强制执行数据质量，这是由业务规则指定的。
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