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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理及其在激勵數據中的作用

時間：2018-12-18來源：數據治理瀏覽數：752次

什么是數據治理？

數據治理是一種包羅萬象的數據工程和數據管理概念，組織采用該概念來確保整個數據生命周期中的高質量數據。此概念基于四個概念 - 可用性，適用性，完整性和安全性。各組織之間的數據各不相同，幅度各異。這些數據的目標也是多種多樣的。因此，應用和保護這些數據需要不同的方法，技術和流程。這些因素以指數方式增加了使用數據治理工具的重要性和重要性。

只是獲取流程，技術和資源不會使您的數據安全。所有這些資源都需要在精確的諧振，協調和發條工作，以確保獲得最佳的數據價值。信息治理只是需要意味著簡化，規范和指導流程并幫助業務和IT為組織做出重要決策的人員的推動者。如果沒有這些嚴格的流程，數據將仍然是組織的未經銷售的商品。

數據治理及其用例的一些示例是商業智能應用程序，數據庫和數據倉庫。?

數據治理的演變

在過去幾年中，采用數據治理流程以及了解風險和監管合規性方面發生了顯著變化。但是，近年來，公司已經越來越意識到這些數據治理策略，它們的好處以及未來的應用程序。現在，大多數組織已經從一開始就開始實施數據治理，并為其分配了單獨的預算和路線圖。然而，當涉及到它的運作和運作時，公司發現自己處于渾水。

幾十年來，隨著各組織的縮減，數據范圍已經增加了多倍。許多公司開始看到快速增長，這使監控數據成為一項復雜的事情和操作上的噩夢。它需要重新考慮增加成本的數據模塊。此外，由于數據不受管制，報告很容易被操縱。如果沒有，數據在各個部門，域，產品和服務線上都可見，導致組織遭受數據竊取，數據處理不當，報告可疑和錯誤決策。這創造了數據治理和智能數據管理的誕生。

數據治理框架與實施

數據治理包括準確收集數據，簡化和標準化數據，以便更好地用于決策目的。它可以在利益相關者需要時檢索正確的數據以及數據報告和可視化。通過適當的數據治理框架提高整個業務運營，生產力和效率，從而減少不必要的運營費用并避免數據泄露等。

它還有助于流程簡化和標準化，控制，問責制和效率增長。因此，組織和技術辦公室現在預留了預算來制定和實施數據治理。因此，組織特定的數據治理框架優先。由于數據的爆炸式增長和數據的途徑，數據治理實施不能嚴格。因此，這些策略必須是流動的，并且包含多個數據治理最佳實踐以及合并企業數據治理的各個方面。

由于數據治理早期采用數據治理策略和合規性，因此有些組織的數據治理根深蒂固。數據治理法規在受到嚴格監管的行業（如銀行和金融服務，證券，醫療保健和生命科學）中非常普遍，數據泄露和數據攤銷會使個人信息面臨風險。零售業等全渠道渠道收集深入客戶數據的行業增加了數據治理模型和標準的采用。這也開始有助于使用大數據，預測分析和數據挖掘工具創建行為營銷活動。

數據治理是一個不斷發展的過程，需要定期監控。最近，大數據和區塊鏈等新技術的出現使CIO更容易克服數據治理運營的挑戰。

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