? ? ? ? 企業受益于
數據治理，因為它可確保數據的一致性和可信賴性。這一點至關重要，因為越來越多的組織依靠數據來制定業務決策，優化運營，創建新產品和服務，并提高盈利能力。
??????? 數據治理實施
??????? 實施數據治理框架的第一步涉及定義企業中數據資產的所有者或保管人。此角色稱為數據管理。
然后必須定義流程以有效地涵蓋數據的存儲，存檔，備份和保護，以防止意外，盜竊或攻擊。必須制定一套標準和程序，定義授權人員如何使用數據。此外，必須實施一系列控制和審計程序，以確保持續遵守內部數據政策和外部政府法規，并確保數據在多個企業應用程序中以一致的方式使用。
??????? 一旦確定了總體戰略并確定了數據所有者和監管人，就會形成數據治理團隊來實施處理數據的政策和程序。這些團隊可以包括業務經理，數據管理員和員工，以及熟悉組織內相關數據域的最終用戶。致力于推廣此類數據治理流程最佳實踐的協會包括數據治理研究所，數據管理協會（DAMA）和數據治理專業人員組織。
??????? 通常，數據治理工作的早期步驟可能是最困難的，因為組織的不同部分具有關鍵企業數據實體（例如客戶或產品）的不同觀點的特征; 必須有效地解決這些差異，作為數據治理流程的一部分。如果數據治理可能會對數據的處理方式施加限制，那么它在組織中就會引起爭議。
??????? 數據管理??????? 數據管理者的一個基本特征是對數據的各個部分負責。此類數據治理的主要目標是在準確性，可訪問性，一致性，完整性和更新方面確保
數據質量。
??????? 通常形成數據管理員團隊以指導實際的數據治理實施。這些團隊可能包括熟悉組織內數據特定方面的數據庫管理員，業務分析師和業務人員。數據管理員與位于整個數據生命周期中的個人合作，以幫助確保數據使用符合公司的數據治理策略。
??????? 數據質量
??????? 數據質量是大多數數據治理活動背后的驅動力。數據源的準確性，完整性和一致性是成功舉措的關鍵標志。
數據清理（也稱為數據清理）是數據質量計劃中的一個常見元素，因為它可以識別，關聯和刪除相同數據點的重復實例。數據清理考慮了可以描述例如相同客戶或產品的各種方式。數據編輯器，數據挖掘工具，數據差異實用程序，數據鏈接工具以及版本控制，工作流程和項目管理系統都包含在幫助組織獲得更好數據質量的軟件類型中。
主數據管理
??????? 數據治理幾乎涉及數據管理的每個方面，但與數據治理流程密切相關的一個數據管理領域是
主數據管理（MDM）。這是一個建立主參考的學科，以確保跨大型組織一致地使用數據。
??????? 保存數據的元
數據存儲庫通常用于在MDM程序中建立跨組參考數據。產品和客戶數據是MDM系統的主要重點。與數據治理一樣，主數據管理項目也可能在組織內遇到爭議，因為公司中的不同產品組或業務線對如何最佳地呈現數據提出了不同的看法。
隨著企業計算包括更多外部生成的數據（通常通過Web或云收集），主數據管理的范圍得到了擴展。這些數據中的大部分都是非結構化的，并且與傳統上作為MDM焦點的結構化關系數據的性質不同。這是一些MDM工具開始利用支持更復雜數據相互關系描述的圖形數據存儲的原因之一。在大數據和企業組織結構的扁平化一般持續進展導致在支持超過增量實現靈活的方法來治理越來越重視大爆炸，瀑布式的項目。
??????? 數據治理用例??????? 數據治理是兼并和收購，業務流程管理，遺留現代化，財務和法規合規性，信用風險管理，分析，
商業智能應用程序，
數據倉庫和數據庫的一個特別重要的組成部分。
??????? 隨著數據使用擴展和新技術的出現，數據治理將獲得更廣泛的應用。眾多備受矚目的數據泄露使數據安全成為數據治理工作的核心部分。對數據隱私的呼吁也導致將數據保護和數據隱私審計作為數據治理計劃的一部分。歐盟（EU）關于通用數據保護法規（GDPR ）的指令是數據治理用例的一個例子。
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