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时间：2018-12-18来源：数据治理浏览数：657次
数据治理是一种包罗万象的数据工程和数据管理概念，组织采用该概念来确保整个数据生命周期中的高质量数据。此概念基于四个概念 - 可用性，适用性，完整性和安全性。各组织之间的数据各不相同，幅度各异。这些数据的目标也是多种多样的。因此，应用和保护这些数据需要不同的方法，技术和流程。这些因素以指数方式增加了使用数据治理工具的重要性和重要性。
只是获取流程，技术和资源不会使您的数据安全。所有这些资源都需要在精确的谐振，协调和发条工作，以确保获得最佳的数据价值。信息治理只是需要意味着简化，规范和指导流程并帮助业务和IT为组织做出重要决策的人员的推动者。如果没有这些严格的流程，数据将仍然是组织的未经销售的商品。
数据治理及其用例的一些示例是商业智能应用程序，数据库和数据仓库。
在过去几年中，采用数据治理流程以及了解风险和监管合规性方面发生了显着变化。但是，近年来，公司已经越来越意识到这些数据治理策略，它们的好处以及未来的应用程序。现在，大多数组织已经从一开始就开始实施数据治理，并为其分配了单独的预算和路线图。然而，当涉及到它的运作和运作时，公司发现自己处于浑水。
几十年来，随着各组织的缩减，数据范围已经增加了多倍。许多公司开始看到快速增长，这使监控数据成为一项复杂的事情和操作上的噩梦。它需要重新考虑增加成本的数据模块。此外，由于数据不受管制，报告很容易被操纵。如果没有，数据在各个部门，域，产品和服务线上都可见，导致组织遭受数据窃取，数据处理不当，报告可疑和错误决策。这创造了数据治理和智能数据管理的诞生。
数据治理包括准确收集数据，简化和标准化数据，以便更好地用于决策目的。它可以在利益相关者需要时检索正确的数据以及数据报告和可视化。通过适当的数据治理框架提高整个业务运营，生产力和效率，从而减少不必要的运营费用并避免数据泄露等。
它还有助于流程简化和标准化，控制，问责制和效率增长。因此，组织和技术办公室现在预留了预算来制定和实施数据治理。因此，组织特定的数据治理框架优先。由于数据的爆炸式增长和数据的途径，数据治理实施不能严格。因此，这些策略必须是流动的，并且包含多个数据治理最佳实践以及合并企业数据治理的各个方面。
由于数据治理早期采用数据治理策略和合规性，因此有些组织的数据治理根深蒂固。数据治理法规在受到严格监管的行业（如银行和金融服务，证券，医疗保健和生命科学）中非常普遍，数据泄露和数据摊销会使个人信息面临风险。零售业等全渠道渠道收集深入客户数据的行业增加了数据治理模型和标准的采用。这也开始有助于使用大数据，预测分析和数据挖掘工具创建行为营销活动。
数据治理是一个不断发展的过程，需要定期监控。最近，大数据和区块链等新技术的出现使CIO更容易克服数据治理运营的挑战。
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