隨著公司越來越多地轉向數據來影響他們的決策，數據所有者必須了解跨越應用程序，內部部署設施和云的數據的風險管理的快速發展需求。

使用跨私有內部部署環境和公共云資源的應用程序可以實現成功的數據治理，但治理必須是設計和實現的基本部分，而不是后來考慮。

完整數據治理戰略的5個步驟

• 價值?- 了解數據在成本（如果丟失），生成成本和通過分析得出的價值方面的價值。這些指標將用于確定保護數據的安全措施以及在不同平臺上存儲數據的相對成本。
• 位置?- 了解數據的創建位置和存儲位置。這些信息導致需要哪些保護措施來保護靜止和傳輸中的數據。此度量標準還有助于確定在站點之間移動數據以進行分析，轉換和集成的最佳方法。
• 風險?- 了解數據對組織構成的風險是確保其得到適當保護的關鍵。高風險數據包括社會安全號碼，地址和信用卡信息，所有這些都需要在客戶丟失或受到損害時提醒他們。
• 了解您的決策者?- 每個組織都有不同級別的個人以不同的方式訪問數據。可靠的數據治理策略將包括這些決策者的清單;?包括他們需要訪問哪些數據，在什么時間框架和什么工具。這使組織能夠在管理相關風險的同時正確規劃如何啟用這些用戶。
• 準確性?- 數據及其衍生的決策以多種方式呈現，包括完整性，非過時性，精確性和可重復性。至關重要的是，所有數據集都有一組關于數據質量的相關策略，這些策略驅動組織正確地清理傳入數據，并正確地衡量從該數據得到的結果的準確性。

云端世界的7個數據最佳實踐：

• 在系統之間移動時保持數據的安全上下文 - 通過將安全上下文與數據集保持在一起，可確保在可能包含相同數據的重復集的系統中實現的一致性。
• 設置生命周期并堅持下去?- 設置數據的生命周期，確定數據退役和不再需要的時間點，確保過時的數據不會產生成本和驅動決策。
• 在整個組織內一致地跟蹤元數據?- 近年來，隨著非結構化數據的存儲和分析的增加，元數據變得越來越重要。有關創建，所有者和主題的元數據是理解和增加數據集價值的關鍵。擁有一個組織范圍的策略和單個實例來跟蹤所有元數據將使組織中的任何人能夠快速找到與其工作相關的信息。
• 軌道拷貝/同樣的數據與創作的地點和時間設置的情況?-隨著信息系統復雜性的增加，這是越來越普遍，一個數據集將在一個組織內復制多次。這些復本的關鍵是確保成功的行動，而應以一致的方式進行跟蹤，他們的創建日期一起，以確保復本可以更新或在必要時去除。
• 集成和轉換每個都需要在數據治理策略中單獨考慮
集成?- 數據集成策略應定義可以組合哪些類型的數據以及應對結果數據采取何種安全狀態。集成策略還應記錄可以組合數據的位置以及需要記錄哪些過程以確保可重復性。
轉換?- 轉換策略應記錄對原始數據執行的操作。例如，轉換后是保留還是刪除？在我們通常在分析期間轉換數據的世界中，如果將來的工作流程需要原始數據形式，則應該權衡保留原始數據的價值。
• 模型管理?- 預測模型驅動許多組織。這些模型用于定義從建議到風險分析的許多內容。這些模型與提供它們的數據一樣重要，如果不是更重要的話。應在數據治理策略中考慮這些模型，以考慮誰可以批準新模型部署，如何測試它們以及生成的所有模型需要哪些文檔。
• 所有數據都需要分配的SME?- 許多組織分配數據所有者以定義和實施特定數據集的策略。我建議為每個數據集分配一個數據主題專家（SME）。最終，數據歸組織所有，因此“所有者”標題具有誤導性。中小企業的標題就是那個真正了解數據帶來的風險和價值以及如何為組織最大化的人。

在當今以云為先，數據驅動的世界中，數據的作用從未如此重要。必須更新集成，轉換和安全上下文的策略，以適應應用程序和支持數據的定期移動。應通過風險管理來適應這些變化，由負責定義特定數據集的數據治理的所有方面的中小企業領導。SME確保風險得到妥善管理，并與業務和訪問和分析數據的個人的需求相平衡。只有這樣，公司才能擁有完善的數據治理策略。