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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理沒有權威定義

時間：2018-12-04來源：Daniel Howard,Philip Howard瀏覽數：814次

數據治理沒有權威定義，但在實踐中，它要么是管理數據資產以確保可信度和責任的首要過程，要么是所述流程的最高級別，即制定決策和制定策略的流程。整個過程可以被認為具有三個“階段”：策略管理，數據管理和數據質量。

為什么重要？

數據治理很熱的原因有三個。首先，它越來越傾向于業務和自上而下，以業務為主導的管理和策劃數據的方法。它越來越關注提高生產力和推動業務價值。這是通過管理，實施甚至自動化業務策略來實現的，從而使策略創建和實施更快，更容易，更有效。

其次，由于歐盟的通用數據保護法規GDPR等日益嚴格的監管，它很熱門。新任務對數據治理產生了連鎖效應，許多供應商現在提供可以立即實施和實施的預制策略集。此外，遵守GDPR等法規既要求發現所有相關數據，又要確保其準確性。

第三，正如GDPR要求高水平的數據質量一樣，對“?數據驅動型企業?”?的驅動也是如此。業務決策所依據的智能需要既可靠又值得信賴。

它是如何工作的？

完整的數據治理解決方案將包含三個基本功能：策略管理，數據管理和數據質量。政策管理既包括正式的政策制定，也包括導致您的政策成為現實的決策過程，以及管理以及（如果需要）對現有政策的更改。數據管理主要是監控您的數據并確保其符合您所制定的政策的能力。通常，這將涉及從抽象政策轉向實施具體和可執行的業務規則。最后，數據質量主要包括通過數據管理創建的規則的實施和執行。

主要思想是采用自上而下的治理方法。例如，假設您對新策略有所了解，可能涉及新產品介紹或新客戶入職。您可以使用治理解決方案的策略管理功能與組織中的其他員工分享此想法，根據具體細節進行協作并優化策略，例如，通過工作流程。現在，數據管理員可以利用您的數據管理功能將此策略與一系列業務規則相關聯，在需要時創建新規則，并適當標記您的數據，以便將正確的數據與此新策略相關聯。剩下的就是強制執行數據質量，這是由業務規則指定的。

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