数据驱动型企业是现代企业的基石，良好的数据治理是关键的推动因素。
近年来，我们看到创业公司利用数据在传统竞争对手之前抢占先机。Airbnb，Netflix和Uber等公司已成为家喻户晓的名字。虽然每个提供的服务差异很大，但这三个都被称为“技术”组织，因为数据是其运营不可或缺的组成部分。
与任何标准制定革命一样，各个领域的企业现在都在遵循这些例子。但这些组织需要理解的是，仅仅决定数据驱动，还是“做大数据”是不够的。
与任何战略或商业模式一样，建议采用最佳实践以确保努力是值得的，并尽可能高效地运作。事实上，它对数据尤其重要，因为管理不善的数据会导致上市时间变慢和安全性过度。此外，管理不善的数据会导致分析不准确和决策失误，由于计划阶段的不准确，错误的启动和浪费的周期而进一步阻碍了上市时间。
基本上是垃圾进入，垃圾出 - 所以对于企业来说，确保基础正确是非常重要的。要构建某些东西，您需要确切地知道您正在构建什么以及为什么要了解最佳进展方式。
数据治理2.0是潜在因素
良好的数据治理（DG）使每个相关的利益相关者 - 从高管到一线员工 - 能够发现，理解，治理和社交数据。然后，合适的人员可以访问正确的数据，因此更容易做出正确的决策。
传统上，DG包含治理目标，例如维护数据术语，数据字典和目录的业务术语表。它还启用了谱系映射和策略创作。
然而，数据治理1.0被IT留下来处理它。在背景，问责链和分析本身中往往存在差距。
Data Governance 2.0通过考虑数据现在渗透到企业的各个层面这一事实来解决这个问题。它允许更好的协作。
它为人们提供了与数据交互所需的环境以做出正确的决策，并记录数据的过程，确保问责制并遵守现有和即将出台的数据法规。
但是，除了在人与人之间进行更大的合作之外，它还允许部门之间更好的协作以及与其他技术的集成。
通过将数据治理与数据建模（DM）， 企业架构 （EA）和 业务流程（BP）相集成 ，组织可以打破跨部门和技术孤岛，从而提高跨域的可见性和控制力。
通过利用通用元数据存储库和直观的基于角色和高度可配置的用户界面，组织可以保证每个人都在唱同一张音乐。
数据治理可实现更好的数据管理
Data Governance 2.0的协作特性是强大数据管理的关键推动因素。没有它，不同的数据管理计划可以并且经常会朝不同的方向发展。
这些孤岛通常源于使用不同工具，这些工具无法在负责个人数据管理计划的相关角色之间进行协作。这扼杀了数据分析的潜力，这是组织在当今市场条件下无法承受的。
在竞争激烈的市场中运营的企业需要各种优势：增长，创新和差异化。组织还需要一个完整的数据平台，因为数据参与业务的增长以及随后的频繁技术进步意味着市场环境的变化速度比以往任何时候都快。
通过整合DM，EA和BP，组织确保所有三项计划保持同步。然后，历史上由孤立的数据管理计划产生的常见问题不会出现。
以Data Governance 2.0为核心的统一方法允许组织：
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实现跨不同利益相关方的数据流畅性和问责制
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标准化和协调各种数据管理平台和技术
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满足合规性和法律要求
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降低与数据驱动的业务转型相关的风险
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实现企业敏捷性和数据使用效率。
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