信息就是力量，您的組織每天都依靠它來做出明智的商業決策。不幸的是，組織產生的數據并沒有按照應有的方式進行管理。

大數據調查表明，業務和技術之間的伙伴關系是確保采用成功的數據驅動計劃的關鍵。
今天的企業受到鏈接斷開，丟失文件和重復數據的困擾，這些數據顯示了他們的數據流管理不當。此外，隱私法中的違規行為和缺乏問責制繼續阻礙快速解決的可能性。嚴格的隱私法律

GDPR鼓勵更好的治理。在本次調查中，71％的組織認為這些法律有助于改善數據治理。

這就是數據治理框架的用武之地; 一種治理解決方案，可持續監控您的數據，為您提供最佳的洞察力。鑒于我們對這一領域的熱情，我們列出了可以加強您的數據治理框架的前5個方面：

確保數據隱私和安全
關于數據治理的第一件事就是它能夠實施數據隱私。數據隱私意味著僅在嚴格的“需要知道”的基礎上保護和共享敏感數據。這意味著在整個數據的生命周期中，只有授權人員才能在任何給定時間訪問它。

如今，公司可以訪問大量的個人身份信息? （PII）。此信息通常來自多個數據源，如登錄頁面，個人資料，反饋詳情，調查等。除了保護機密業務數據外，公司還需要保護通過它們的所有敏感第三方信息; 這包括屬于其客戶/客戶及其業務合作伙伴的私人信息。

允許敏感的PII落入壞人手中會將事件歸類為“信息泄露”。這是一件非常危險的事情; 無論是業主的隱私還是負責保護數據的公司的聲譽。

因此，對于企業來說，擁有一個可以確保數據隱私和安全性的強大數據治理框架非常重要。使用良好的數據治理工具，您可以定義所述數據的性質，監控其存儲，并監督其使用情況。它還可以使您遵守最新的數據隱私法律（例如GDPR），并幫助您遵循有關數據所有權的正確政策。

始終如一地維護數據質量
“數據轉儲”這個術語很受歡迎是有原因的。數據源的唯一工作是收集信息并將其“轉儲”到可以訪問它的位置。這就是為什么企業必須篩選數PB的數據才能找到有意義的東西來獲取商業見解。

只有在將這些數據分類為可用的，有用的部分之后，它才開始被實現為資產。因此，數據質量是將原始數據轉換為可用形式并將其作為資產維護的簡單行為。

數據治理可幫助您發現新的信息來源，并從您的數據中獲取更好的業務價值。它還可以識別損壞/丟失的信息，防止重復信息相互干擾。通過數據治理，可以標記過時的信息以引起注意，并且可以向組織內的正確團隊突出顯示關鍵數據。

斷開的鏈接，不完整的文件，不正確的優先級等等都是極大地影響數據質量的事件。數據治理實踐有助于修復此類事件并維護它。必須在整個數據生命周期內實現良好的數據質量。

此外，實現這一目標的最佳方法之一是使用人工智能。
人工智能（AI）和機器學習（ML）
實時數據管理可以實現任何企業始終如一地保持數據質量和安全性的夢想。通過機器學習（ML）和（AI），我們可以達到數據治理的新高度，而這些高度本來是人類勞動力無法實現的。雖然實施人工智能概念可能帶來挑戰，? 但總是值得努力。

采用（AI）的數據治理工具可以幫助進行預測分析，以預測重要趨勢。當時間敏感的決策無法延遲，并且及時的信息可能意味著重要商業交易的成功/失敗時，這些將是關鍵。

（AI）帶來了跟蹤模式和發現之前可能丟失的隱藏數據的演化能力。自動化允許數據治理工具連續掃描數據儲備，而無需手動執行此操作所帶來的大量時間因素。機器智能的準確性和可靠性進一步使其成為數據治理解決方案的必備補充。良好（AI）隨著您的治理需求而增長，同時

遵守管理它的所有策略。
這與引導式分析的優勢完美結合，可以徹底改變您從數據中學習的方式。

指導分析活動的好處
有很多方法可以從高質量的數據中獲取洞察力，而企業往往依靠開發人員或分析團隊來提出這些數據。但是，一個好的數據治理工具可以讓您改進這種分析方式。通過用戶定義的詞典和模式閱讀治理需求，通過引導式分析，您可以從自己的數據中獲得最佳的洞察力。

自動分析活動可以監控存儲庫并顯示傳統數據分析方法中可能遺漏的關鍵發現。他們可以檢測數據列之間隱藏的關系，并突出顯示有價值的見解，向您展示準確開始聚焦的位置。

數據治理允許其工具的指導分析功能幫助您從您自己的數據中最大化您的回報; 這使您可以將系統用作指南，并對數據分析方式進行重大改進。與可能熟悉或不熟悉每個字節信息的開發人員相比，可以自動讀取大量信息的工具可以更好地檢測分析它的更好方法。

引導分析對于良好的數據治理至關重要; 他們可以通過您以前從未使用過的方法來揭示統計數據。有了數據，總會有不止于眼睛的東西; 你終于可以開始知道它是什么了。

降低您的合規風險和風險
憑借出色的數據，我們肩負重任。

考慮到企業每天處理的數據量，很容易看出最輕微的管理不善會導致嚴重的安全漏洞。由于這些數據對于他們為客戶提供的服務至關重要，因此公司需要一個強大的數據治理框架? ，以便他們安全地使用這些信息。

管理數據的若干策略的重疊使得組織很難決定如何最好地使用它。遵守GDPR，Dodd-Frank，Basel III，CCAR等多項法規可能會讓人感到困惑，這就是為什么讓您了解這些政策的工具對于降低風險敞口至關重要。

數據治理通過自動將適當的策略實施到系統中來幫助保持公司的安全。這使得使用數據的任何人都能夠遵守管理它的正確標準。

強大的數據治理框架還可在檢測敏感信息時測試您的合規風險因素。了解通過公司流動的敏感數據量并了解其是否安全對于保持公司處于法律方面至關重要。數據治理可以幫助您保持合法的合規性，這樣當您執行更多操作時，您就可以正確執行。

在結束
當企業無法管理自己的數據并將其用于他們應有的洞察時，企業就會陷入癱瘓。允許數據管理不善繼續未經檢查意味著? 積極拒絕? 有用信息的好處。如果沒有適當的數據治理框架，貴公司也可能違反若干隱私法。
通過在整個生命周期內保持數據隱私和質量，并利用AI和指導分析來獲得有價值的見解，您可以加強您的框架來管理您的數據，這是前所未有的。
在一個信息溢出且洞察力很少的世界中，數據治理是決定其領導者的工具。