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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

企業數據治理戰略中的重要任務

時間：2020-07-14來源：知乎瀏覽數：531次

為什么數據治理很重要？
盡管許多企業的數據治理在被不經意間悄悄地忽視了，只有48%的企業擁有明確的規劃或計劃，但這并不影響數據治理的重要性，它聚焦于三個關鍵因素：

數據可訪問性：在需要時獲取正確數據的能力。
數據可信度：企業對其數據質量、準確性和安全性的信心。
數據的激活：對所收集的數據操作使用的能力。

進行有效的數據治理實踐對企業具有重要意義，其中包括但不限于：
確保遵守重要的內部和外部數據法規，如GDPR和監管單位監管要求。
通過更清晰的數據定義和數據關系，幫助推動企業信息系統和相關制度、流程的規范化、標準化。
降低數據管理的成本、提升企業工作效率。
由于數據關系因素的存在，任何數據活動的透明度都會增加，例如：數據的血緣分析、影響分析、全鏈分析。
通過規范化的數據輸入，減少錯誤的發生來增加總體收入。
通過數據戰略規劃和部署，企業經營效率得到提高。
數據質量得到提升，數據驅動的決策分析更加值得信任。
隨著業務變得越來越以數據為驅動，數據治理將會變得越來越重要。

數據治理戰略中的重要任務
數據治理涉及大量的決策、問責和管理，因此通常需要建立一個專門的數據治理團隊。該戰略有一系列的組織結構方案，但最常見的兩個方案選項是：自上而下的命令和控制以及自下而上的協作。與數據治理相關的一些常見職位包括CDO、數據所有者、數據管理員和數據治理專家。

這些不同的職位角色將具有一系列不同的任務，他們在工作中執行的一些關鍵流程包括：
定義和規劃數據治理計劃的范圍；
制定提升數據質量和安全性的解決方案；
創建和管理元數據；
評估新數據源的適用性；
監控并強制遵守數據政策；
研究和集成新的數據源；
培訓和提高整個企業人員的數據素養，培養數據文化；
促進新的數據驅動型改進機會。
不同任務相對于彼此的重要性將取決于企業及其法規/合規環境的具體情況。

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