有效的合规计划由许多活动部分组成。关键数据来自运行操作所需的各种工具，文档，系统和技术。因此，企业在试图获得任何特定时间的风险状况的完整，准确的图像时，可能会发现自己处于困境之中。
因此，强大的数据治理对于在不降低业务速度的情况下促进遵守合规性要求至关重要。强大的数据治理有助于有效管理关键合规领域。用于聚合关键业务数据的统一系统使组织能够实时准确地了解其合规状况并提高业务效率。
数据过载
合规性计划必须收集和分析大量数据，这些数据推动了数据治理的重要性。重要信息分布在培训，案例管理，风险评估和管理，政策管理，礼品和娱乐以及第三方尽职调查系统中。合规官员需要知道他们正在使用单一的事实来源，在任何特定时刻为他们提供最完整，最准确的图片。
合规性功能使用的系统和应用程序越多，数据治理就越重要。合规官员希望系统能够将数据存储在具有标准化数据格式的单个存储库中，因为强大的数据治 从那里，合规官可以根据数据告诉他们做出准确的决策。
润滑合规轮
这就是问题：合规技术的当前格局由许多不相互集成的不同系统组成。合规官员经常难以搜索关键数据，并且没有与支持其计划的技术相关联的方法。他们需要并需要一个系统，将数据存储在具有标准化数据的单个存储库中。
数据治理如何解决这个问题？自动化合规性计划的许多任务有助于创建统一的运营环境。在这种范例中，合规职能超出了第三方尽职调查和培训的任务。它通过使用统一的系统来自动化尽职调查过程，以及发送任何所需培训的警报，从而提升了功能。
或者，尽职调查和风险评估工具进行沟通并共同努力，以发现违规风险高的第三方，以便合规官员可以仔细查看。这些只是数据集成和任务自动化如何大大增强合规性工作的众多示例中的两个。
组织可以通过集成一组解决方案或部署一个涵盖所有基础的合规工具来创建统一的系统。但成功的关键在于以确保强大数据治理的方式建立系统 - 收集所需数据并以保持组织合规的方式分析和应用数据的能力。
一旦数据存在，合规专业人员需要对其进行整理和汇总，以便他们可以在合规性和风险的背景下审查此信息。也就是说，看似无关的数据块需要汇集在一起，并在更广泛的合规活动趋势中进行检验。
在人的方面，员工和第三方在看到它时必须知道可报告的事件，然后进行报告。他们需要培训和持续的支持来履行这一职责，并及时做到这一点。这增加了可以立即使用的数据体，以解决当前的问题，并在将来回顾以供参考。
合规完成
也许贵公司是上市前的，并为上市公司做好准备。也许这是一个大企业或新合资企业的衍生产品。也许该公司遇到了监管机构的问题，因为它没有合规计划，部分解决方案是建立监管机构。
虽然原因和法规可能会有所不同，但无论公司规模或行业如何，坚实合规计划所必需的要素的基础都是相同的。这涉及通常在不同系统中发现的大量数据。无论您启动或升级合规性计划的原因是什么，其目标都应该是通过所有合规性相关数据，统一性和自动化的单一存储库实现强大的数据治理。
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