数据治理框架解释：它如何为企业带来益处？

现今的企业从各种渠道收集大量的数据，包括客户互动、网站访问、社交媒体活动、物联网设备等等。数据越多，这些公司就需要在数据治理框架上投入更多。根据一项报告，71%的公司预测他们在数据治理方面的投资将大幅增加，以改善数据一致性和可靠性。数据治理确保了组织的完整数据生命周期的增强。同时，数据治理框架定义了数据治理的实用和可行的大纲。

什么是数据治理？

数据治理指的是组织使用来管理其数据资产的政策、流程和标准。它包括数据质量管理、数据隐私和等各种活动。

数据治理的一个现实例子是欧盟实施的《通用数据保护条例》（GDPR）。 GDPR规范了组织如何收集、处理和存储欧盟内个人的个人数据，并为数据保护和隐私设定了严格的规则。

为什么数据治理重要？

像亚马逊、微软、Facebook和谷歌这样的全球最大的公司收集了大量的客户数据。他们利用这些数据通过增强个性化体验来改善其服务，并通过数据驱动的方法改善业务的每个环节。

只有通过适当的数据治理计划，才能成功处理、管理和实施大数据资产。数据治理中包含的措施在企业非常广泛。

根据，Facebook和谷歌处理的数据库超过数百个PB。这种广度给数据生命周期带来了复杂性，因此需要数据治理框架的支持。组织的数据治理计划中定义的一切将在框架的帮助下得以实际实施。

数据治理框架是管理组织数据资产的结构化方法。它提供了一套准则、政策、流程和最佳实践，以实现有效的数据治理。

数据治理框架如何工作？

数据治理框架通常包括治理结构、政策、质量管理、架构和安全性。有必要理解数据治理和框架之间的区别，因为数据治理是一个更广泛的概念。

数据治理涉及多个利益相关者，包括业务领导者、IT专业人员、数据监护人和合规官员。建立和维护框架的责任通常由指定的数据治理团队或委员会承担，该团队由组织不同领域的代表组成。

最终，组织中的每个人都在确保有效的数据治理中扮演着角色，这需要共同责任、责任和协作的文化。

数据治理框架的目标

数据质量：数据治理框架通过建立标准和流程来确保数据的准确性、完整性、一致性和有效性，从而确保数据质量。

隐私和安全性：数据治理通过制定政策和流程来保护敏感数据免受未经授权的访问、披露和滥用，支持隐私和安全。

可访问性：通过创建一个系统，为授权用户提供可靠和准确的数据访问，减少数据孤岛和重复，从而增加数据的可用性和可访问性。

优化使用：数据治理框架允许组织通过促进有效使用数据进行决策、增强数据分析能力并识别数据变现机会来优化数据使用。

确保合规性：框架确保数据管理实践符合组织内外的法律、法规和合同义务。

协作：通过框架，不同业务单位、利益相关者和IT团队之间的沟通和协作变得更加容易，以促进对数据及其使用的共同理解。

降低风险：框架通过识别和减轻潜在的与数据相关的风险，并确保在数据泄漏、故障或灾难发生时业务连续性，从而降低风险。

创建数据治理框架的步骤

步骤一：定义范围和目标

确定需要框架覆盖的业务单位、数据领域和相关风险，并定义数据治理的目标和目标。

步骤二：确定利益相关者

确定参与数据治理的关键利益相关者，如业务领导、数据所有者、数据监管者、IT专业人员和合规官员。

步骤三：建立结构

创建一个负责定义数据政策、流程和标准并监控链接_1、安全和合规性的治理团队或委员会。

步骤四：创建数据清单

确定框架范围内的所有数据资产，并创建包括数据血统、所有权和使用情况等元数据的数据清单。

步骤五：定义数据政策和标准

创建定义数据收集、存储、处理和共享方式以及如何确保数据质量、安全和隐私的政策和标准。

步骤六：实施数据治理流程

定义数据质量管理、数据安全和数据隐私的流程，并为不同利益相关者确定角色和责任。

步骤七：实施数据治理工具

实施能够自动化和简化数据治理流程的数据治理工具，如数据目录、数据血统、数据分析和数据安全工具。

步骤八：监控和衡量

通过定义指标和关键绩效指标来监控和衡量数据治理框架的有效性，并利用反馈持续改进框架。

为什么您的企业需要数据治理框架？

数据治理框架可以帮助企业以成本效益的方式实现更大的目标，利用海量数据。根据一项报告，像宝洁（P&G）这样的公司实施了数据治理项目来提高数据质量和一致性。

这导致库存成本减少了30%，客户服务水平提高了10%。通过数据治理框架，企业可以在遭受数据泄漏和未能满足法律要求时做出更好的决策。

数据治理的好处

在组织中使用数据治理系统有很多好处。以下是一些重要的好处：

基于数据的决策

通过建立正式的数据治理框架，组织可以确保数据一致、准确和可靠，从而实现更明智和自信的决策。

增强成本控制

数据治理可以帮助组织识别和消除冗余或不必要的数据，降低成本，并提高运营效率，从而实现更好的成本控制和资源利用。

优化合规性

数据治理确保组织的数据管理实践符合相关法规，可以帮助避免昂贵的罚款和声誉损害。

透明可信的关系

通过建立明确的数据管理政策和流程，组织可以与其利益相关者建立信任和透明度，尤其是对于越来越关注数据隐私和安全的客户来说。

风险校准

数据治理提供了一种有组织的方法来识别、评估和减轻与数据相关的风险，可以帮助组织做出关于风险管理的明智决策，改善整体风险状况。

灵活访问

通过实施适当的访问控制和数据保护措施，组织可以为员工和利益相关者提供灵活和安全的数据访问，而不会冒隐私泄露或数据滥用的风险。

数据治理与数据管理

它们是两个不同的概念，经常被互换使用。数据治理为数据管理提供战略方向，而数据管理则实施数据治理的战术方面。

它们共同确保数据有效、高效地支持业务目标。

关于数据治理的书籍和课程

对于那些具备数据治理专业知识的专业人士需求很高，那些希望在这个领域开发知识的人可以获得大量资源。以下是一些关于数据治理的最佳书籍和课程，可以帮助您了解最新的行业趋势和最佳实践。

#1. 数据治理基础 – Udemy

Udemy的课程“数据治理基础”旨在教授业务领导者如何实施确保数据一致性并符合行业法规的数据治理计划。该课程涵盖了实施、章程制定、角色识别和投资回报率测量等主题。

这门课程非常适合希望提高数据一致性或确保符合GDPR等数据法规的业务领导者。

#2. 数据治理培训 – Udemy

Udemy的“数据治理-初学者完整课程”旨在提供对数据治理及其在组织中的实施的全面理解。此外，该课程涵盖了数据治理的重要性、数据治理计划中的角色和责任、挑战、最佳实践等主题。

该课程提供三小时的高质量、最新的视频讲座，并提供实际的、分步指导，教您如何在组织中实施数据治理。

这门课程非常适合希望加深对数据治理的了解的数据专业人士、希望将其引入团队的经理以及希望了解数据治理以引导相关讨论的专业人士。

#3. 数据治理框架-图书

《数据治理框架: 一本完整指南》不是一本教科书，而是一本自我评估指南，适用于企业家、经理、顾问和高管，他们想要诊断、实施和整合数据治理的最佳实践。该指南包括诊断标准和实践、基于证据的策略以及数据治理和流程设计方面的最新进展。

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	Data Governance Framework A Complete Guide – 2021 Edition	尚无评分	$88.83	Buy on Amazon

购买者将获得访问数字组件的权限，以帮助他们优先考虑项目并有效地领导组织。

这本书非常适合那些希望改进他们的数据治理计划、组织、企业和流程的人。

#4. 数据治理指南和手册-图书

《数据治理指南和手册: 由从业者为从业者编写》是一个基于数十年经验和反复尝试的实施数据治理的综合框架。

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	The Data Governance Guidebook and Playbook: By a Practitioner for Practitioners		$29.95	Buy on Amazon

本书提供了在不同行业和企业规模中成功管理数据创建、转换和使用的指导。您可以塑造灵活的框架来启动您的数据治理计划，并回答与数据治理相关的问题。

任何涉及数据治理的人，包括数据所有者、管理者、保管者、分析师、开发人员、管理员、生产者和消费者，都可以使用本参考指南。

#4. 有效的数据治理-图书

《数据治理：如何设计、部署和维持有效的数据治理计划》是一本为经理和团队领导者提供指导的书籍，他们想要实施成功的数据治理计划。该书讨论了数据治理在处理成本、增长、管理、行政和安全问题方面的重要性。

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	Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program (The Morgan…		$49.95	Buy on Amazon

它提供了一个框架和案例研究，帮助读者设计、启动和执行可持续的数据治理计划，从而节省资金并提供更好的用户服务。

这本书非常适合任何需要了解数据治理概述并希望启动成功计划的人。

#5. 主数据管理与数据治理-图书

《主数据管理与数据治理》是一本建立以客户为中心的企业环境的综合指南。它涵盖了保持以主实体为中心的企业数据框架、构建MDM商业案例和路线图以及实施分层安全策略的最新技术。

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另一方面，这本指南还涵盖了跨行业挑战、合规性、遗留系统集成以及SOA和Web服务。该书是提高效率、确保合规性并抵御安全威胁的宝贵资源。

任何参与规划和实施企业级MDM和数据治理解决方案的人员，如数据架构师、数据分析师、IT经理和系统开发人员，都会发现本书适合他们。

结论

总之，组织必须拥有一个强大的数据治理框架来有效地管理信息、维护质量、确保链接和支持数据驱动的决策。随着数据在当今业务环境中的重要性日益增加，组织必须优先考虑数据治理，并不断改进他们的数据治理框架。