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数据治理
数据治理是一个框架，它为组织建立规则、政策和程序，以确保其数据资产的质量、完整性、安全性和可用性。
什么是数据治理？
数据治理是一个框架，它为组织建立规则、政策和程序，以确保其数据资产的质量、完整性、安全性和可用性。它涉及数据管理实践，包括数据架构、数据沿袭和数据隐私，以及数据管理角色。
其目标是在整个组织中提供一致、可靠和准确的数据，从而加强决策制定和法规遵从性。数据治理还包括数据标准和原则的建立，以及在组织内执行这些政策。关键方面包括数据质量管理、数据保护、数据生命周期管理和法规遵从性，例如 GDPR 或 CCPA。
数据治理的优势
改进决策制定
高质量的数据支持更好的业务决策，从而提高绩效和竞争优势。
法规遵从
数据治理有助于确保符合数据相关法规，如 GDPR、CCPA 或 HIPAA。这最大限度地降低了法律风险和潜在的处罚。
效率
围绕数据管理的标准化程序和指南可以提高运营效率，减少错误和花费在数据相关任务上的时间。
数据治理的挑战
数据孤岛
存储在不同系统或部门中的数据可能会阻碍统一治理框架的建立。
可扩展性
随着组织的增长和数据的扩展，确保数据治理系统能够扩展以满足这些需求可能具有挑战性。高质量的文档对于扩展至关重要。
文化变革
如果未能获得每天将实施和使用数据治理系统的员工的支持，则实施可能具有挑战性。员工可能习惯于以某些方式处理数据，需要说服他们遵循新系统。
5 个数据治理最佳实践
在开始之前制定明确的策略
在开始实施数据治理计划之前，您需要定义您的目标和目的。这还应与更高级别的业务战略保持一致。这样做的原因是，您将知道您是否朝着正确的方向前进，并在整个过程中保持诚实。
创建标准程序
数据管理任务应具有定义的流程和程序。这将有助于确保一致性并降低错误风险。
投资合适的工具
在有意义的情况下，您应该投资于能够提高团队效率的工具。这可以是帮助自动化例行流程的工具、托管数据库服务或帮助进行一般数据管理的工具。
随时间迭代
虽然您的目标和目的应该保持不变，但您实现目标和目的的方式应该灵活。从过程中的错误中学习，并根据真实世界的经验改进您的流程。
数据安全
任何数据治理计划的关键部分都应该是确保数据免受泄露或任何其他未经授权的访问。
数据治理的关键概念
以下是一些与数据治理相关的关键概念，值得了解
- 数据沿袭 - 数据沿袭是指能够跟踪数据的整个生命周期，从数据创建时起，到数据如何转换等等。这对于获得洞察以及潜在的审计目的非常重要。
- 数据质量 - 这是衡量系统中数据的可靠性和准确性的指标。如果数据质量不高，则无法信任，也无法用于决策制定。
- 数据管理 - 这是管理和拥有组织数据资产的实践。数据管理员是数据治理策略的关键组成部分。
- 数据编目 - 数据目录是组织数据资产的完整清单，其中包含其格式、质量和用途。
数据治理与数据管理
数据治理和数据管理是数据科学领域中相互关联但又截然不同的概念。数据治理有效地为企业如何使用数据设定规则和原则，而数据管理则是在遵循数据治理指南时使用的工具和流程。
数据治理是战略框架，概述了规则、政策、标准和角色，以确保整个组织中数据的质量、一致性和安全性。它侧重于人员、流程和政策，以确保有效的数据使用和法规遵从性。治理还确定了谁可以在何种情况下对哪些数据采取哪些行动。
数据管理是对数据治理设定的政策和规则的战术执行。它涉及数据的实际处理，例如数据的收集、存储、分类、访问和删除方式。数据管理涉及实际任务，如数据集成、数据质量管理和数据库操作。
