數據治理（DG）1.0一直在努力實現，但現在DG需要符合通用數據保護法規（GDPR），因此企業需要一種新方法來實現數據治理的成功。
如果實施得當，數據治理是企業的一種授權工具。但對于剛開始使用DG的許多組織來說，由于其在（GDPR）下的強制性狀態，實施將是反動的。
因此，企業可能會試圖做到最低限度以達到合規標準。但做得對，數據治理是任何數據驅動業務的關鍵推動因素。
數據治理成功案例
實現數據治理成功的第一步是定義它應該是什么樣子。有了明確的目標，企業可以采用治理所需的協作方法?- 整個公司向同一方向努力 - 以實現正確的實施。
數據治理成功通常表現為：
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定義的數據：企業如何定義數據的一致性意味著可以跨部門理解，從而實現更大的協作潛力。
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保證質量：可信數據簡化了決策過程，使企業能夠做出更快，更有保證的決策，從而減少錯誤啟動。
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合規性和安全性：數據治理，既不是犧牲即使數據量和這些數據的可訪問時筒倉被分解擴展。當然，這是將數據置于運營核心的任何企業的關鍵組成部分。
考慮到這一點，您接下來的步驟應該是通過解決其前身的包袱并從中學習來引入數據治理2.0。要帶走的兩個關鍵經驗教訓：1）處理物理資產等數據，2）將數據治理本身視為戰略計劃。
處理物理資產等數據
今年數據成為主流。在前兩年，創造的數據比整個人類歷史更多。隨著越來越多的企業承認數據洞察的價值，分析師正確地預測，2017年數據將被視為“比石油更有價值”。
已經經歷過數據驅動成功的企業很早就認識到了數據的潛在價值。然而，在大多數情況下，數據通常被認為是與實物資產分開的。因此，與經常跟蹤，維護和更新的實物資產相比，它具有較低的警戒水平，以保持最高的運營業績。
例如，在生產線上帶上皮帶。缺乏維護會導致故障，生產延遲，上市時間延長，最終導致利潤和整體表現受到抑制。持續忽視導致更昂貴的維修，更不用說與停機時間相關的成本。數據也是如此。
如果您的數據不受到應有的關注，那么容易發展孤島和瓶頸，關閉對需要它的員工的訪問，并減慢從數據發現到分析的所有過程。
持續忽視意味著您的企業無法了解最敏感數據的存儲位置，使其更容易受到攻擊。正如Equifax和Uber最近所證明的那樣，這種數據泄露的代價很高，而且不會因GDPR而很快被罰款。
考慮到最近有關數據價值的披露，以及即將發生的監管變化，企業應該開始像對待實物資產一樣尊重和關注數據。
將數據治理視為一項戰略舉措
歷史數據治理實施的問題在于它被視為IT驅動的項目。因此，通過一系列孤立的工具來加強治理，而沒有來自更廣泛的組織的投入。更具體地說，來自直線經理和C級管理人員，他們的管理數據可能是最有價值的。
近年來，這種方法的問題因以下原因而進一步惡化：
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對大數據和分析驅動增長的需求
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組織之間或企業與消費者之間的業務往來需要數字信任
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即將推出的個人數據刪除要求具有更強的個人隱私保護
在當前的商業環境中，超過35％的公司使用信息來識別新的商業機會并預測未來的趨勢和行為。一個附加的50％同意信息被高度重視決策，并且應被視為一種資產。
顯然，最重要的是，組織將其數據視為有價值的資產，并將其數據作為一項戰略性舉措本身進行管理。
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