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时间:2018-12-18来源:数据治理浏览数:595次
为了定义,数据治理是对组织中数据的可用性,可用性,安全性和完整性的管理。如果没有数据治理,任何小型或大型企业都会质疑任何数据集的洞察力,质量和影响力或从中获得的见解。
在当今数据驱动的业务市场中,数据治理策略不再仅仅是一种选择,而是企业成功的要求的原因包括:
2018年是GDPR的一年,未来数据监管要求的影响将继续增长。数据治理是防范数据合规性问题和处罚的安全措施。
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随着每次网络访问捕获的消费者数据越来越多以及随着物联网新时代的展开,数据量呈指数级增长。我们的电脑,平板电脑和移动设备不仅可以收集数据,还可以通过我们的恒温器,冰箱和安全系统进行保存。必须主动监测和管理这一大量数据。
数据驱动不再是商业流行语。如今,数据素养是大多数业务角色的期望。大多数职位需要某种形式的数据分析,数据管理的改进使自助分析成为可能。随着组织中越来越多的人访问数据,对数据治理的需求也在加深。
企业不确定他们是否能够负担实施数据治理程序所需的时间或资源,应考虑不执行此操作所需的成本。在低效率,资源负载和利润方面,不良数据治理的成本可能会非常严重。
如果数据管理不当,则会导致跨部门和流程的效率低下。重复的帐户会导致时间流失,数据库中的错误数据会导致报告错误。仅仅纠正重复信息和不准确数据所花费的时间就是金钱损失。
如果未纠正不准确的数据,则业务决策可能存在基于错误信息的风险。如今,在没有数据支持的情 利益相关者比以往任何时候都更依赖商业智 如果这些报告背后的数据很脆弱,公司未来的成功也是如此。
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相比之下,当数据治理策略运作良好时,企业的未来是光明的。健康的数据治理计划意味着数据科学家能够专注于他们擅长的目标 - 洞察力。当数据治理稳固时,跨职能团队可以说同一种语言,并将创新更快地推向市场。整个组织受益于数据治理,因为节省了时间,并且通过洞察力产生影响的机会被放大。
也许最重要的是,通过适当的数据治理,客户的数字体验得到了改善,因为客户数据是准确和集中的。在日益数字化的世界中为客户创造身临其境的个性化体验的公司将成为最终的赢家。
既然数据治理的好处很明显,您可能想知道企业如何才能开始实施这一重要战略。关键在于团队合作和协作。数据管理是业务范围的功能。
没有数据治理计划或次优系统的公司应该考虑一段时间的发现。在此阶段,来自跨职能团队的关键成员应该会面并讨论公司数据。
应从数据治理会议中产生的结果包括公司的数据规则和标准,应如何实施这些规则以及如何管理正在进行的数据治理。
从一开始,数据民主化似乎与数据治理不一致。然而,事实恰恰相反。当企业清楚地概述数据治理标准时,该清晰度使团队能够准确知道何时提供数据访问。数据管理员拥有更多的自主权,可以快速为跨职能团队成员提供查看权限,而无需等待其他利益相关者的决策。此外,通过可自定义的权限,工具可以更轻松地进行数据访问。长达数月的权
限层次结构设置的日子已经过去了。今天的数据仓库工具使权限进程比以往更快。
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一旦定义了数据治理策略并实施了操作过程,就无法完成工作。数据治理每天都在整个组织中进行。任何创建,管理和分析数据的人都应遵循数据规则和标准。
由于数据治理是一个整体过程,因此团队成员应接受有关公司治理政策的教育和参与。这种教育和参与通过一致性和对话来实现。与数据治理,消费者保护和隐私,效率和投资回报率的最终愿景保持一致的团队将成为蓬勃发展的团队。
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