在深入讨论这个概念及其重要性之前，有必要澄清一下，数据治理和企业数据管理是两个独立的概念，通常是相辅相成的。
企业数据管理侧重于数据的收集、存储、处理和有效利用，以支持组织运营和决策。
另一方面，数据治理通过提供结构化框架来补充数据管理，以确保业务流程中使用的数据的可靠性和质量。
在本文中，我们将详细探讨数据治理的含义及其与企业数据管理的关系。我们将分析其对组织的重要性以及有效实施所涉及的关键要素。
当我们深入研究这个主题时，我们将反思数据治理在当前环境中提供的挑战和机遇，使我们能够了解其影响以及它如何为业务成功和增长做出贡献。
什么是数据治理？为什么它对企业很重要？
数据治理是指为管理和保护组织内的数据而建立的一组策略、流程和控制。其主要目标是保证业务流程中使用的数据的质量、完整性、安全性和法规遵从性。
其目标是确保数据的质量、完整性、安全性和法规遵从性，并在其管理中建立明确的职责和职能。此外，定义标准和流程，并保证组织内运营和决策中使用的数据的可靠性。
由于以下关键方面，数据治理对于组织至关重要：
数据信任——此过程确保组织使用的数据准确、可靠且高质量。这 电话号码数据库 有助于在公司内部及其业务合作伙伴和客户之间建立可靠性和信誉。
问责制和透明度——通过在数据管理中制定明确的政策和明确的职责，数据治理可以促进信息管理的透明度和问责制。
监管合规性：这是一种确保组织遵守与隐私、数据保护和信息安全相关的适用法律和法规的工具。
风险管理——适当的数据治理方法有助于识别和减轻与数据管理相关的风险，例如敏感信息的丢失、未经授权的访问或不当披露。
运营效率：通过建立数据管理标准和流程，数据治理通过减少数据重复、优化存储以及促进信息的适当访问和使用来提高运营生产力。
明智的决策——最后，数据治理提供了可靠和一致的数据的坚实基础，支持组织中明智的战略决策。
数据治理的关键要素
数据治理基于对其在组织中有效实施至关重要的几个关键要素。这些项目包括：
战略
该战略确立了数据治理的长期方向和目标，使组织的工作与其愿景和具体需求保持一致。
可靠的数据治理策略首先要了解组织与其数据相关的挑战和目标。这涉及识别关键数据资产、确定它们在业务流程中的使用方式以及评估与其管理相关的风险。
基于这种理解，可以建立明确的数据治理目标，例如提高数据质量、加强信息安全或确保监管合规性。
政策
政策定义了数据生命周期所有阶段（从收集和存储到使用、共享和最终删除）必须遵循的原则和标准。
在制定数据治理政策时，考虑不同的关键方面非常重要。例如：
制定数据质量指南；
制定确保数据准确、完整和最新的标准和准则；
包括数据验证、清理和充实的规则
识别并解决质量问题。
标准
数据治理标准是为确保组织中数据的一致性、完整性和互操作性而建立的指南和标准。
制定数据治理标准时，会涵盖不同的方面，例如数据结构、格式、命名约定和验证规则。
建立一套连贯的标准有助于不同系统和应用程序之间数据的集成和交换，避免信息解释中的错误和冲突。
程序
数据治理程序对于确保数据治理框架中规定的政策和标准得到有效和一致的执行至关重要。
数据治理程序包括根据既定政策收集和存储数据。为此，需要定义数据收集的方法和工具，确保收集的准确和完整。此外，还建立了数据安全存储流程，保证其完整性和机密性
