如果要將數據用于戰略業務決策，運營效率，增加盈利能力和增強增長，那么正確管理數據至關重要。管理不善的數據導致數據不信任，數據利用率很快就會下降。可能成為競爭差異化關鍵的數據很快就會成為浪費的機會。
但有效管理數據肯定是困難的。隨著更多數據被吸收到組織的企業中，管理變得越來越繁重。除了數據泛濫之外，事實上，從創建的角度來看，數據不斷變化，事情變得更加復雜。當它流經數據供應鏈時，它以無數種方式使用并經常變換。隨著數據繼續在各種系統，流程和環境中傳播，其質量始終處于危險之中。
要實現數據資產的最佳回報，確保組織從業務角度牢固了解其數據并量化其質量至關重要。當企業沒有易于理解，高質量，易于訪問的數據時，它會阻礙業務用戶之間的數據使用。如果業務用戶確實利用了不準確，不完整或不適當的數據，則可能導致有缺陷且不可靠的決策。基于不準確或不完整數據的業務決策可能導致錯失機會，操作失誤，憤怒的客戶，最小化的盈利能力和聲譽損害。
但是，通過將綜合數據治理計劃納入組織的數據管理戰略，企業可以確保其數據資產的持續準確性和完整性。他們還可以確保業務用戶可以輕松訪問和理解所有數據資產，使他們能夠簡單地進行分析，并確保他們選擇正確的資源以獲得準確和適當的結果。通過這些方式，數據治理可以優化數據管理。
建立數據質量和確保數據理解
數據治理服務于當今組織內的許多功能。它可以為企業內部的數據訪問，理解和問責提供全面的框架。它還可以在整個數據供應鏈中提供數據質量保證。
通過將數據質量功能集成到全面的數據治理框架中，企業可以提高可見性和自動化，同時還可以提高數據資產的可用性和可靠性。集成功能可實現持續的數據質量監控，并提供建立數據質量分數的框架。這些分數對于數據貨幣化很有價值，并且還為業務用戶提供有關可用數據資產可靠性的有價值信息。
數據治理還增加了對數據的理解，以滿足組織內業務用戶的需求。了解可用數據的受過教育的數據消費者，以及它的確切含義，將選擇合適的資源。通過數據治理調整人員，流程和技術，組織可確保數據保持可信，易懂和易于訪問，因此業務用戶可以做出準確可靠的業務決策。
要制定成功的數據治理計劃，組織需要具有適當功能的正確技術。
贏得數據治理技術以優化數據管理
企業數據治理需要具有各種功能的解決方案套件來執行各種功能。理想情況下，數據智能平臺將提供包含數據治理功能的集成解決方案，以提供組織數據格局的全方位視圖，從可用數據，所有者/管家， 血統和使用，到其相關定義，同義詞和業務屬性。它應該允許業務用戶輕松快速地定義，跟蹤和管理其數據資產的所有方面，從而實現整個企業的協作和知識共享。
此外，數據治理解決方案還應包括數據質量功能，以進行數據完整性檢查，如數據分析，一致性，完整性，及時性，以及更高級的質量規則，如對帳和事務跟蹤。這些規則驗證了整個數據供應鏈中的數據質量，以確保業務用戶之間的持續信任。最后，為了自動定期改進數據質量規則，該平臺應該包含應用機器學習算法的分析功能。
工欲善其事，必先利其器。目前業界流行的數據治理軟件，一般也稱為數據資產管理產品、數據治理產品，多是單個產品。
通過確保數據治理是組織數據管理戰略的基礎組成部分，將其與其他關鍵功能集成，并支持正確的技術，組織可以在整個組織內建立對數據的信任，從而提供有競爭力的業務優勢。
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