為了定義，數據治理是對組織中數據的可用性，可用性，安全性和完整性的管理。如果沒有數據治理，任何小型或大型企業都會質疑任何數據集的洞察力，質量和影響力或從中獲得的見解。

在當今數據驅動的業務市場中，數據治理策略不再僅僅是一種選擇，而是企業成功的要求的原因包括：

1.收緊數據規定

2018年是GDPR的一年，未來數據監管要求的影響將繼續增長。數據治理是防范數據合規性問題和處罰的安全措施。

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2.數據量正在上升。

隨著每次網絡訪問捕獲的消費者數據越來越多以及隨著物聯網新時代的展開，數據量呈指數級增長。我們的電腦，平板電腦和移動設備不僅可以收集數據，還可以通過我們的恒溫器，冰箱和安全系統進行保存。必須主動監測和管理這一大量數據。

3.數據民主化

數據驅動不再是商業流行語。如今，數據素養是大多數業務角色的期望。大多數職位需要某種形式的數據分析，數據管理的改進使自助分析成為可能。隨著組織中越來越多的人訪問數據，對數據治理的需求也在加深。

4.數據治理不善的代價

企業不確定他們是否能夠負擔實施數據治理程序所需的時間或資源，應考慮不執行此操作所需的成本。在低效率，資源負載和利潤方面，不良數據治理的成本可能會非常嚴重。

如果數據管理不當，則會導致跨部門和流程的效率低下。重復的帳戶會導致時間流失，數據庫中的錯誤數據會導致報告錯誤。僅僅糾正重復信息和不準確數據所花費的時間就是金錢損失。

如果未糾正不準確的數據，則業務決策可能存在基于錯誤信息的風險。如今，在沒有數據支持的情?利益相關者比以往任何時候都更依賴商業智?如果這些報告背后的數據很脆弱，公司未來的成功也是如此。

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5.數據治理可提高投資回報率和客戶滿意度。

相比之下，當數據治理策略運作良好時，企業的未來是光明的。健康的數據治理計劃意味著數據科學家能夠專注于他們擅長的目標 - 洞察力。當數據治理穩固時，跨職能團隊可以說同一種語言，并將創新更快地推向市場。整個組織受益于數據治理，因為節省了時間，并且通過洞察力產生影響的機會被放大。

也許最重要的是，通過適當的數據治理，客戶的數字體驗得到了改善，因為客戶數據是準確和集中的。在日益數字化的世界中為客戶創造身臨其境的個性化體驗的公司將成為最終的贏家。

數據治理始于協作發現。

既然數據治理的好處很明顯，您可能想知道企業如何才能開始實施這一重要戰略。關鍵在于團隊合作和協作。數據管理是業務范圍的功能。

沒有數據治理計劃或次優系統的公司應該考慮一段時間的發現。在此階段，來自跨職能團隊的關鍵成員應該會面并討論公司數據。

應從數據治理會議中產生的結果包括公司的數據規則和標準，應如何實施這些規則以及如何管理正在進行的數據治理。

數據民主化和數據治理

從一開始，數據民主化似乎與數據治理不一致。然而，事實恰恰相反。當企業清楚地概述數據治理標準時，該清晰度使團隊能夠準確知道何時提供數據訪問。數據管理員擁有更多的自主權，可以快速為跨職能團隊成員提供查看權限，而無需等待其他利益相關者的決策。此外，通過可自定義的權限，工具可以更輕松地進行數據訪問。長達數月的權

限層次結構設置的日子已經過去了。今天的數據倉庫工具使權限進程比以往更快。

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數據治理是團隊的努力。

一旦定義了數據治理策略并實施了操作過程，就無法完成工作。數據治理每天都在整個組織中進行。任何創建，管理和分析數據的人都應遵循數據規則和標準。

由于數據治理是一個整體過程，因此團隊成員應接受有關公司治理政策的教育和參與。這種教育和參與通過一致性和對話來實現。與數據治理，消費者保護和隱私，效率和投資回報率的最終愿景保持一致的團隊將成為蓬勃發展的團隊。