2018年5月，GDPR的頒布正式確立了
數據治理的法律地位，數據治理瀟灑地登上了歷史舞臺。
但是強調數據治理是GDPR的強制要求實際是一把雙刃劍。一方面，法律法規的強制規定能立即引起客戶對數據治理的重視。另一方面，為了達到合規，很多企業在實際操作中只會做到“及格線”，忽視數據治理的真正意義，最終錯失更加廣闊的發展前景。
那么數據治理項目的真正意義有哪些？
1.?幫助決策
數據治理的關鍵作用之一就是幫助企業作出更好的決策，既適用于決策過程，也適用于決策本身。管理良好的數據更容易幫助決策人便捷地發現有價值的信息，同時確保決策建立在“正確”的數據之上，一定程度上保證了決策結果的準確性和可信任度。
2.?提高運營效率
在數據驅動業務的時代，數據是非常有價值的商業資產。一個運作穩定的制造業企業必定會對其生產線進行定期的檢查、維修和更新，盡可能保證生產線的持續運行或減少停機時間。數據治理也是同樣的道理，只是我們要維護的不是設備，而是數據。
3.?掌握數據資產情況，改善問責制度
數據治理的重要過程之一就是幫助企業梳理——內部究竟有哪些數據？這些數據分別存儲在哪里？完成梳理后，客戶就能夠獲得自己的數據資產整體分布圖。另外，根據梳理情況，企業還能夠改善自身的問責制度，為不同的數據分配不同的相關人員和相應權限。
4.?獲得更高的數據質量
擁有有效數據治理項目的企業，數據質量也不會差。雖然從技術上來說，這是兩個不同的項目，但他們在目標的實現上有重疊部分，例如數據的標準化和一致性。數據質量講求的是數據的有用性和完整性，而數據治理的目標是發現數據的存儲位置以及對應的負責人。從結果來說數據治理項目的完成為數據質量做了一個很好的鋪墊。
5.?遵守法律規范
對于一個尚未投入數據治理項目的客戶來說，避免承擔法律責任是最為直觀的好處。GDPR的懲罰機制是有史以來最為嚴厲的——嚴重違背GDPR者處以2000萬歐元或者企業上一年度全球營業收入的4%，兩者取其高。
正如前面所提到的，僅僅關注合規也不理想，如果一個數據驅動型企業未獲得上述這些“福利”，可以說它已經從根本上扼殺了自己的前途。要做到真正的數據驅動，數據治理是必由之路。
6.?增加營收
事實上，增加營收應該是數據治理的“福利清單”中最突出的一項。但我們把它放在最后，是因為這項“福利”是建立在其它“福利”的基礎上的。
例如，前面我們提到數據治理的決策促進作用，也就是說它能夠極大地降低企業的犯錯成本或盡可能地避免數據泄露事件。
從另一個角度來看，你用較少的資金管理了企業的安全風險，而不是投入大量資金對已發生的安全事件作出彌補，不但蒙受經濟損失，還要處理公關和財務危機。
結論?怎么做？
由于以上這些有利因素和數據治理過程中不斷積累的實際價值，絕大多數企業將數據治理任務完全拋給IT部門的做法顯然是有缺陷的。真正有價值的數據治理項目應由企業高管和部門經理主導。
我們已經到達了一個“數據比石油更有價值”的新商業時代。盡管如此，還是有很多企業不愿意像對待實物資產一樣地對待數據。
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