在當今的互聯世界中，組織正以加速的速度生成天文數據。但無論包含所有這些數據的數據環境大小如何-無論是傳統的數據倉庫還是像數據湖這樣的大數據環境-常見的分母都是原始數據，從多個內部和外部來源攝取，通常質量未知。由于組織優先考慮數據管理任務和可交付成果，因此許多企業在數據環境的數據質量或數據治理方面需要先采取哪些步驟。
在數據管理領域，有許多術語可以在員工之間互換使用，這通常是由于生態系統中功能和使用的相似性。數據質量和數據治理當然不是同義詞，但有時可能會因為充分的理由而混淆或混淆，因為數據質量水平通常依賴于數據治理的強度。但即使良好質量和良好治理之間的區別是明確的，沒有治理，數據的質量往往被誤解，因此也不信任。因此，組織應確保在其環境中進行可靠的數據治理，以應對數據質量的挑戰。
對于質量數據，您需要治理標準
在穩固的數據治理計劃框架內改進數據質量時，它不僅可以確保數據的準確性，完整性和相關性，還可以解決數據可信度問題。數據質量工具可能包括解析和標準化，清理，分析和監控以提高數據質量，但它們需要在可靠的數據治理框架內進行。您必須首先建立對數據資產的清晰理解和所有權，包括數據來自何處以及如何在企業的所有方面使用它。必須根據監管和合規規則確定和處理敏感數據，并且必須建立責任和問責制。數據資產是有價值的，而這種價值只能通過組織人力資本中的專業知識來媲美。將這些結合起來并識別可以定義使用情況并充當業務用戶資源的數據管理員，所有者和利益相關者至關重要。所有這些都構建了協作文化，并提高了數據的理解和利用率。
數據治理提供許多功能，包括建立業務詞匯表和數據字典，跟蹤數據沿襲，確保合規性，防止數據泄露和保護數據資產，并制定統一的政策和程序。但從根本上說，它是為數據理解奠定基礎。數據理解可確保數據得到適當使用，以最大化價值并降低風險，同時還鼓勵業務用戶越來越多地利用這些數據資產進行分析，從而獲得關鍵業務洞察力。業務用戶只有在不僅了解這些資產，而且還要信任其質量時才會提高利用率。這也是數據質量的來源。數據質量可以作為綜合數據治理解決方案的一部分進行跟蹤，評分和監控。
保護數據供應鏈
數據治理在明確的職責，政策和標準框架中提供數據組織和理解。但是，數據資產需要在整個數據供應鏈中持續管理，因為數據可以轉換，數據的新用途將隨著時間的推移而發展。數據沿襲和定義不是靜態的，當數據從源通過系統移動時，數據質量通常會受到影響。
“保護”數據資產不僅指數據安全性，還指保護和改善數據完整性的承諾。具有數據控制和質量監控的綜合治理計劃可以防止許多與下游數據相關的問題，并有助于減少數據誤解和濫用。明確定義的工作流程和用戶友好的可視化也將增加問責制并提供順利的問題升級和解決方案。
組織應如何處理數據治理
正確的數據治理方法需要以業務為中心的企業級戰略，以最大限度地提高組織數據的質量及其提供的洞察力。該解決方案應有助于全面了解組織的數據格局，使數據所有者，數據管理員和數據使用者能夠有效地管理，共享和利用數據，從而獲取最大的業務價值。此外，該解決方案應結合分析并應用機器學習算法來識別整個企業的數據質量差距。
最終，提高數據質量是實施綜合數據治理框架的關鍵優勢。但數據治理包括更廣泛的戰略性企業愿景，即將數據識別和管理為有價值的企業資產。
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