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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

什么是數據治理？

時間：2018-11-16來源：互聯網瀏覽數：1141次

什么是數據治理？
數據治理定義
數據治理是一個包含可用性，適用性，完整性和安全性的四向框架。它是由使用技術的利益相關者使用的一組流程，以確保管理和保護重要和關鍵數據。它涉及簡化個人（人），方法（流程）和創新（技術）的協調，使其能夠實現任何組織的數據價值。它充當業務和IT之間的橋梁，用于決策和計劃。雖然人員，流程和技術是良好數據治理的核心，但技術只是數據治理不可或缺的推動因素。它必須作為組織內的規范工作流程來實施。沒有這種紀律，數據永遠不會被視為有價值的商品。

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為什么數據治理很重要？
需要數據治理來確保組織的信息資產在整個企業中得到正式，適當，主動和有效的管理，以確保其信任和責任。

數據治理包括收集數據，修改和標準化數據，并使其易于使用。它使數據保持一致。數據治理確保關鍵數據在合適的時間以標準化和可靠的形式提供給合適的人員。這意味著更好地組織業務運營。采用和實施數據治理可以提高組織的生產力和效率。

各種數據治理方法
未知的東西無法得到保護。這種說法在網絡安全方面更為突出。領先的研究表明，65％的人無法檢測數據泄露，因此數據治理必須被視為企業的努力。您可以分段實現它，但它必須始終并且必須具有企業視角。為此，首先必須建立一個治理機構，為組織創建必要的戰略和政策。這不是一次性的練習，而是需要監控和維護的持續努力。持續監控，維護和審查數據至關重要。任何數據治理計劃的成功都可以通過IT，業務部門和數據利益相關者之間的有效溝通獲得。其他成功因素包括在簡化的預定義通信計劃中提供足夠的文檔和變更，問題和任務的溝通。在必要時，安全，高效的數據治理計劃將幫助任何組織在適當的技術解決方案的幫助下利用其真正的業務價值數據。任何數據治理計劃的最終目標都是通過采用“數據優先”理念，使組織能夠有效地應對市場帶來的挑戰和機遇。

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用于網絡保護的一些工具和技術是什么？
與任何其他計劃一樣，文化差異和數據采集與管理的孤島方法在形成和維持數據治理計劃方面存在障礙，同時缺乏持續的高級商業贊助。不正確的基礎和缺乏指標是數據治理失敗的其他原因。適當的基礎包括：適當的數據管理，數據模型，元數據等。從根本上說，需要治理的基礎是數據治理的最基本要求。

組織不可能在一夜之間轉變，特別是在數據治理等勞動密集型計劃中。期望在幾個月內從“無程序”階段到“企業級”計劃的徹底改變是不切實際的期望，并且可能導致數據治理失敗。低估要完成的工作量，過度計劃和減少執行，缺乏持續的業務/業務承諾以及缺少計劃人員/辦公室也是導致數據治理失敗的一些原因。規劃，確定范圍和執行數據治理計劃可能具有挑戰性，因此可以分階段完成以實現預期結果。

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