在快速發展的技術，大數據和高級分析的時代，數據治理在每個組織中都發揮著至關重要的作用，無論規模大小或行業如何。從定義元數據管理指南，到解決數據問題的驅動流程，到積極衡量數據質量改進，不能低估數據治理的重要性。在今天和將來，缺乏治理的組織不會茁壯成長，他們可能難以生存。
有效的數據治理計劃使業務用戶能夠基于透明且值得信賴的數據做出決策。它不僅可以幫助企業了解其數據資產是什么以及如何訪問它們，還可以了解如何最有效地使用這些數據。它還可以通過保持數據質量，衡量和貨幣化價值，以及維護整個企業的使用一致性來最大化和量化數據的價值。
數據治理服務于一系列組織需求，但它也解決了各種組織挑戰。讓我們來看看數據治理可以提供最大價值的問題。
數據治理中的五大組織障礙得到克服
對于面臨以下挑戰的組織而言，全面的數據治理計劃將是一項巨大的收益。
遵守法規要求
諸如GDPR，BCBS 239，CCAR，Dodd-Frank和MiFID 等監管問題 都強調組織如何使用，報告和管理數據。它們都需要對數據進行復雜的監控和監管。組織需要了解他們必須報告的內容，誰負責報告，以及他們在哪里可以找到信息。全面的數據治理模型有助于確保合規性。
無效的數據完整性保證
業務用戶應該花時間分析數據，以揭示有意義的業務洞察力，而不是搜索正確的信息或質疑數據是否可信任。如果數據消費者不斷研究諸如“這個領域來自何處”，“這些數據是否準確”或“誰擁有這些數據并能回答我的問題？”等問題，那么他們幾乎沒有時間實現他們的實際業務目標。數據治理框架可以記錄策略，通用定義，數據沿襲，目錄數據和共享詞匯表，為數據用戶提供答案，同時減少數據完整性問題的數量。數據治理為業務用戶提供了數據可訪問性和理解，這意味著他們更有可能利用這些數據資產。從數據完整性的角度來看，數據治理還可以提高用戶對數據的信任，因為可靠的計劃包括質量評分，持續的數據質量監控和機器學習，以不斷提高數據的完整性。
業務用戶誤解數據資產
作為一名顧問，我在很多行業都聽過同樣的故事：一組副總裁都出席了董事會會議，每個人都有不同的數字。不久，關于哪些數字是正確的討論（爭論）隨之而來。如果組織浪費寶貴的時間和資源，因為IT團隊必須不斷向業務團隊解釋數據的含義和用法，那么數據治理可以提供幫助。數據字典，業務術語表，簡單的自助服務工具以及由數據治理培養的協作文化都可以提高整個企業的理解和適當使用。它可以提高生產力并促進團隊之間和團隊之間的有效溝通，創建知識如何使用數據并知道詢問對象的受過教育的數據消費者當他們確實有問題時，不僅僅是IT。
集中數據
如果組織試圖通過構建企業數據倉庫，數據湖，數據中心，企業服務總線，數據轉換層或數據集市來集中所有數據，那么數據治理是必須的。在企業數據倉庫計劃中，組織花費大量時間來定義數據的含義，來源，以及在將數據映射到倉庫之前需要進行哪種轉換。如果不同時管理該數據，則所涉及的所有元數據將很快變得陳舊。通過數據治理，可以在構建企業數據倉庫時捕獲和策劃元數據。
個別員工是一個單一的失敗點
當項目或業務流程由于團隊的個別成員休假或甚至離開公司而停止或停止時，則需要數據治理。如果一個組織由于他/她擁有的機構知識而無法承擔失去特定員工的責任，那么該人就是單一的失敗點。通過數據治理程序記錄關鍵知識可以為企業提供技術和機構知識，以保持企業順利運行并防止丟失重要的，有價值的知識產權。
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當然，數據治理的潛在用例是無數的，而其價值是不可否認的。每個組織都會出現數據挑戰。通過全面的數據治理框架，組織可以主動管理和緩解數據問題，并在影響業務之前解決任何問題。
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