什么是数据治理？数据治理有哪些好处？数据治理的关键是什么？手机软件开发小编为大家进行了汇总，带大家一起了解学习关于数据治理的相关知识。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据治理通过不同的策略和标准提高组织数据的可用性、质量和安全性。 这些流程确定数据所有者、数据安全措施和数据的预期用途。数据治理的目标是维护安全且易于访问的高质量数据，以获取更深入的业务洞察。大数据和数字化转型工作是数据治理计划的主要推动力量。 随着来自物联网 (IoT) 技术等新数据源的数据量的增加，组织需要重新考虑其数据管理实践，以扩展其商业智能。手机app开发认为有效的数据治理计划旨在提高数据质量，减少数据孤岛，确保合规性和安全性，并适当地分配数据访问权限。
数据治理的好处有哪些好处呢？
实施数据治理框架可以增加组织内数据的价值。数据治理有助于提高整体数据的准确性，它还会影响基于该数据的结果，比如简单的日常业务决策以及较为复杂的自动化计划。
扩大规模和提升数据素养：组织内有限的数据访问可能会限制创新，并在业务流程中产生对主题专家 (SME) 的依赖。 数据治理实践为跨职能团队创造了一条途径，使他们能够聚集在一起以形成对跨系统数据的共同理解（例如，协调与领域无关的数据差异）。然后，这种共同理解可以通过数据标准体现出来，其中数据定义和元数据记录在一个集中的位置，例如数据目录。 反过来，这种文档又会成为自助服务解决方案（例如 API）的基础，这些解决方案支持整个组织中的一致数据和对数据的联合访问。
确保安全、数据隐私和合规：数据治理策略提供了一种方法来满足政府关于敏感数据和隐私的法规要求以及行业要求）。 违反这些法规要求可能导致高昂的政府罚款和引起公众的不满。 为避免这种情况，企业采用数据治理工具来设置护栏，防止数据泄露和数据滥用。
高质量数据 ：数据治理可确保数据完整性、数据准确性、完备性和一致性。 良好的数据可以让企业更好地了解他们的工作流程和客户，以及如何优化他们的整体业务绩效。 然而，绩效指标中的错误可能会将组织引向错误的方向，但数据治理工具可以纠正潜在的不准确之处。 例如，数据沿袭工具可以帮助数据所有者在整个生命周期中跟踪数据；这包括任何来源数据以及在任何 ETL 或 ELT 过程中应用的数据转换。 这样就可以仔细检查任何数据错误的根本原因。
促进数据分析：高质量的数据为更先进的数据分析和数据科学计划奠定了基础；这包括商业智能报告或更复杂的预测性机器学习项目。 只有当主要利益相关者信任底层数据时，才能对这些数据划分优先级；否则，它们可能不会被采用。
数据治理的关键有哪些呢？
数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性，以便数据可以被信任并用于决策支持。
元数据管理：涉及对数据的结构和定义的管理，帮助用户和系统更好地理解和使用数据。
主数据管理：确保组织内部和外部的关键业务数据（如客户信息、产品信息等）的一致性和准确性。
数据安全：保护数据免受未授权访问和泄露，确保数据的隐私性和机密性。
数据标准和合规性：制定和遵循数据相关的标准和法规，以确保数据的合法使用和管理。
数据模型：设计和实施数据结构，以支持有效的数据存储、处理和分析。
数据资产：识别和评估组织内的数据资源，以便更好地利用这些资产来支持业务目标。
工作流程：建立标准化的数据治理流程，包括数据的采集、存储、维护、分析和共享等环节。
工具和技术：使用各种工具和技术来支持数据治理的实施，如数据质量工具、元数据管理系统等。
价值实现：通过上述所有活动，提升数据的价值，使其能够更好地服务于组织的战略目标和日常运营。
文化和培训：培养组织内部对数据治理重要性的认识，提供必要的培训，以确保相关人员能够有效地执行数据治理活动。
持续改进：数据治理是一个持续的过程，需要定期评估和改进，以适应不断变化的业务需求和技术发展。
总的来说，数据治理对于任何依赖数据驱动决策的组织都至关重要，无论是在金融、医疗、教育还是其他行业。通过有效的数据治理，组织可以确保其数据资产得到最大化利用，同时降低风险，提高运营效率，增强竞争力。以上是北京软件开发小编为大家总结的数据治理的相关知识，希望对您有所帮助。
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