“大數據”這個詞可能是本世紀的輕描淡寫。今天的數據不僅僅是大數據，而是壓倒性的。研究表明，世界上90％的數據都是在過去兩年中創造的。如果今天你的數據看起來很大 - 等到你的組織開始從物聯網開始喝酒。大量信息不斷增長。

同時，保持大量數據及時，準確和值得信賴的挑戰也是如此。組織無法承受失去對可靠和可靠數據的控制和訪問的風險。考慮到滿足客戶期望和迫在眉睫的監管和法規期限的競爭壓力，這一點尤其重要。

但是，大多數企業仍然從錯誤的角度處理數據治理。很多時候，談話圍繞技術，面向系統的挑戰和程序而不是商業案例。毫無疑問，IT通過實施提供一些元數據和技術數據沿襲功能的數據倉庫和數據管理工具來節省時間。但實際上，這些工具只是快速（和有限）的修復，只能滿足組織的直接需求。如果企業想要數據驅動，那么您真正需要的是能夠理解數據的業務能力。

當前分散的方法涉及根據需求和源和目標分析來集成系統和移動數據 - 而不是圍繞如何在不同部門內的業務用戶使用數據建立規則，標準和策略。此外，IT通常會在一系列古老的紙質文檔中記錄他們的發現和設計，詳細說明數據將如何移動以及頻率（每日與小時與實時），需要遵守的質量閾值，需要遵守哪些規則要檢查，等等。在分析和設計之后，需要實施解決方案并且IT人員構建代碼。最后，該解決方案在投入生產之前進行了測試。在其中每個點的組織知道確切數據來自何處以及它如何在系統之間移動。

但是，當有新的特定信息請求時會發生什么，例如銀行或醫療保健組織爭先恐后地達到新的監管期限？從事原始項目的工作人員可能已經開始工作，或者設計文檔是錯誤的，或者更糟糕的是，完全缺失。試圖回到您企業的多個數據庫并重新構建信息來自哪里，并且在創建信息后，他們的手觸摸了它是一個耗時，昂貴且不完美的過程。這就像你的地下室被淹沒了，現在你在那里用拖把試圖清理亂七八糟的東西。在數據清理項目中投入更多IT人力和技術能力 - 實質上是一個更大的拖把 - 并沒有幫助。

更好的方法是首先主動阻止水淹沒地下室。這可以通過將自動化和系統控制過程中的地方從一開始，或完成正式??通過商業案例與IT整合互動的過程中已經到位。

這種急需的，技術支持的數據治理方法采用企業級，復雜和系統的方法來處理數據，其中許多用戶組都參與整個組織，以確保數據的可用性，可用性，完整性和安全性，這些都是關鍵適用于利用大數據作為資產并符合法規遵從要求的企業。最重要的是，數據治理創建了一個商定的，協作的和可執行的框架或操作模型，用于確定數據治理團隊（包括首席數據官，管理委員會和工作組）的企業范圍的策略，業務規則和資產，以及企業用戶要關注。

采用管理數據的策略和標準的操作模型超出了IT基于紙張的系統間數據移動跟蹤，并且在更大范圍內，有助于確定數據清單，數據所有權，關鍵數據元素（CDE），數據質量，信息安全性，數據沿襲和數據保留。通過這種運營模式，包括數據沿襲，可以獲得關鍵見解，任何用戶，在任何時刻，都可以看到每個數據來自哪里，哪些用戶與之交互過，它在哪里，以及其他什么數據庫它將進入。

在制定數據治理策略時，請牢記以下五點，以確保您的計劃產生重大影響：

• 僅技術元數據（即列，表，進程，存儲庫）不足以幫助DBA或數據管理者以允許有效數據管理的方式理解和建模數據。需要在元數據之上構建語義層，以便為數據提供正確的數據建模和更好的數據性能。這就是為什么數據治理必須成為一個集成流程，組織的業務部門與IT攜手合作。

• 從源系統到目標系統的數據沿線以及轉換以及業務元數據（如業務術語定義和規則）對數據管理員和技術目的至關重要。但是，可追溯性或360度視圖數據資產對于希望回答“我的數據來自何處？”等問題的商業用戶來說至關重要。使用了哪些政策？應用了哪些標準？“例如，策略管理者希望看到他們的安全策略對不同數據域的影響，最好是在他們執行策略之前;?分析師希望高度概述數據的來源，應用的系統和規則;?并且審計員可能希望看到受影響的系統和業務流程的數據問題的痕跡。可追溯性對于獲得直接譜系無法提供的更具洞察力的答案至關重要。

• 使用真實的??啟用工件（??例如映射規范和數據共享協議）來主動驅動該過程。通過推動業務需求中的數據移動，您可以創建透明度和控制。數據共享協議中包含的SLA在數據生產者和消費者之間建立了明確的所有權和責任，這是信任和敏捷性的基石。

• 創建系統??傳感器：在發生變化時掃描數據源和目標系統的控制點，并在發現問題時自動通知數據管理員。通過向數據團隊發出警告，對系統所做的任何更改都可以讓數據管理員和組織中的其他人員對變更作出反應，或者通過調整規則和標準來管理數據，和/或避免更大的問題發生在數據表現。企業現在可以處理數據異常，而不必像業務那樣處理異常。

• 實施數據治理平臺，不僅可以平滑地集成周圍工具和技術的格局，而且具有可擴展性和適應性，可以快速滿足不斷變化的業務需求。這將有助于降低運營成本并確保激光專注于數據質量，同時還消除了在數據請求和異常時依賴IT爭奪答案的需要。

數據治理不僅涉及風險管理。它是關于深入了解數據的核心，使組織中的每個人都能更輕松地使用和信任數據，從而獲得業務優勢。良好的數據治理系統不僅可以主動防止出現問題，還可以使整個公司的用戶更容易以更直觀，易懂的方式查看數據。數據治理是一個框架，用于設置數據使用策略和實施控制，旨在確保信息保持準確，一致和可訪問的一致和及時的方式，以便您的公司處于駕駛員的位置，以利用通過大數據提供的許多機會。