数据治理是关注和管理公司内部数据收集、存储、使用和共享方式的过程。 它是任何处理大量数据的业务的重要组成部分，因为它保证了数据的可用性、安全性和可靠性。 它还确保公司遵守所有法律和监管规则。
在遵守法律和法规标准的同时，精心设计的数据治理框架可以帮助组织提高数据的质量和安全性。
各种规模和行业的组织都依赖数据来制定战略决策并在现代数字世界中开展业务。
由于数据量和复杂性不断增长，因此使用框架很重要。 这有助于确保数据的准确性、一致性和完整性，同时保护数据免遭未经授权的访问和破坏。
数据治理的作用是什么？
数据治理的作用包括对组织中使用的数据的可用性、可用性、完整性和安全性进行整体管理。
主要目标是确保数据准确、一致和可靠，并确保数据的使用符合法律、法规和组织政策。
这可以帮助组织做出更好的决策、提高运营效率并降低风险。
什么是数据治理类型？
数据治理有多种类型，每种都有自己的重点和目标。 这里有一些例子：
#1。 技术的
这种类型的主要重点包括数据管理的技术方面，例如数据架构、数据建模、数据集成和数据质量。
#2。 遵守
这种类型涉及确保满足法律法规规定的数据管理义务，例如管理数据隐私的义务。
#3。 操作
其核心包括组织内部数据的日常管理和运营，如数据录入、数据验证、数据质量控制、数据备份与恢复、数据安全等。
#4。 企业
这种类型侧重于整个组织中数据的整体管理和治理。
#5。 特定数据域
一些组织可能对特定数据域有特定的数据治理，例如，客户、财务或供应链数据治理。
这种类型的治理侧重于特定的数据域，并确保该域内数据的质量和安全性，同时还要确保遵守相关法规。
数据治理的三大支柱是什么？
数据治理的三大支柱也称为其框架。 它们是一套指导方针、政策和程序，用于管理和监督组织内数据的收集、存储、使用和传播。
数据治理框架包括：
#1。 治理结构和组织
这是指用于管理和监督组织内数据的收集、存储、使用和传播的角色、职责和决策过程。
它们包括制定数据管理政策和程序，以及建立董事会或委员会来监督这些政策和程序的实施。
#2。 数据管理和管理
这涵盖了为确保数据的准确性、完整性和一致性以及保护数据免遭未经授权的访问和破坏而制定的流程和程序。
它包括数据录入、数据验证、数据质量控制、数据备份和恢复以及数据安全。
#3。 合规和监管要求
这围绕遵守与数据收集、存储、使用和传播相关的法律、法规和行业特定要求展开。
它包括遵守数据隐私法律法规，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法》(CCPA)。
它还包括遵守特定于行业的法规，例如针对医疗保健组织的 HIPAA 和针对金融机构的 FINRA。
什么是数据治理技能？
数据治理技能是有效管理和监督组织数据资产所必需的能力和知识。 这些包括：
- 了解并实施有关数据质量、安全性、可访问性和合规性的政策和程序。
- 了解数据管理最佳实践，例如数据建模、数据仓库和数据集成。
- 强大的沟通和领导能力，可以与多个团队和利益相关者进行协调和协作。
- 了解框架和方法。
- 了解工具和技术。
- 熟悉数据隐私和保护法规。
- 了解数据沿袭和数据审计。
- 制定政策和程序的能力。
- 了解组织内的业务流程和数据流。
- 衡量和监控绩效的能力。
实践中的数据治理示例
以下是实践中数据治理的一些示例：
#1。 数据隐私
组织可以实施数据治理政策和程序，以确保遵守数据隐私法律和法规。
例如，通用数据保护条例 (GDPR) 或加州消费者隐私法 (CCPA)。
#2。 财务数据管理：
金融机构使用政策和程序来确保遵守金融行业法规。 一个例子是金融业监管局 (FINRA)。
#3。 医疗保健数据管理
医疗保健组织可以实施政策和程序以确保遵守医疗保健法规。
这包括《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)。
#4。 供应链数据管理
制造组织实施政策和程序。 这使组织能够管理来自其供应商的数据，确保来自供应商的数据的质量和安全性，并遵守特定的行业法规。
#5。 公共数据管理
为政府工作的组织使用政策和程序来跟踪与公众共享的信息。
这是为了确保数据准确可靠，并符合有关公共数据管理的特定法规。
数据治理的 9 个过程
数据治理过程通常包括以下步骤：
#1。 定义范围
此步骤涉及定义数据治理计划的范围，包括流程将涵盖的特定数据集和系统。
#2。 建立治理结构
此步骤涉及建立治理结构和组织。
它还包括创建治理委员会或委员会，以及制定数据管理政策和程序，概述组织内不同个人和团体的角色和职责。
#3。 制定数据质量标准
此步骤涉及制定数据质量标准，用于确保数据的准确性、完整性和一致性。
#4。 实施数据质量控制
此步骤涉及数据质量控制的实施，例如数据验证和数据清理，以确保数据符合既定的质量标准。
#5。 监控和报告数据质量问题
此步骤涉及监控和报告数据质量问题，例如数据错误和不一致，以确保及时识别和解决这些问题。
#6。 制定和实施数据安全政策和程序
此步骤涉及数据安全策略和程序的制定和实施。 其中包括密码管理、数据加密和事件响应指南，以确保数据免受未经授权的访问和破坏。
#7。 合规和监管要求
此步骤涉及遵守与数据收集、存储、使用和传播相关的法律、法规和行业特定要求，例如数据隐私法律和法规。
#8。 数据治理计划
此步骤涉及数据治理计划的开发，该计划是组织用来管理其在业务中使用的数据的可用性、可用性、完整性和安全性的流程、程序和标准的集合。
#9。 持续监控和改进
此步骤涉及对数据治理流程的持续监控和评估，以确定需要改进的领域，并确保该流程保持有效和最新。
什么是 ETL 中的数据治理？
ETL（提取、转换、加载）中的数据治理是组织用来确保数据质量、安全性和合规性的一组流程和程序，因为数据是从各种来源提取的，经过转换以满足组织的需求，并加载到目标系统，例如数据仓库或数据湖。
主要目标是确保数据准确、完整和一致，并防止未经授权的访问和泄露，同时确保符合法律和法规要求。
什么是数据治理工具？
数据治理工具是帮助组织管理和监督组织内数据的收集、存储、使用和传播的软件应用程序。
这些工具可用于自动化和简化流程的各个方面，例如数据质量控制、数据安全以及遵守法律和法规要求。 这里有一些例子：
#1。 数据质量工具
这些工具可帮助组织识别、衡量和提高数据质量，例如数据剖析、数据清理、数据标准化、数据验证和数据协调。
#2。 元数据管理工具
这些工具可帮助组织管理和组织与其数据关联的元数据，例如数据字典、数据沿袭、数据目录和数据映射。
#3。 数据治理平台
这些平台提供了一个集中的、基于 Web 的界面，用于管理和治理整个组织的数据，例如数据治理工作台、门户和仪表板。
#4。 自动化工具
这些工具使流程自动化，例如数据沿袭跟踪、数据质量监控、数据编目和数据分类。
#5。 合规工具
这些工具可帮助组织确保遵守与数据管理相关的法律和法规要求，例如数据隐私法律和法规。
#6。 分析工具
这些工具提供分析功能，帮助数据治理团队监控数据质量、识别数据模式和趋势，以及跟踪数据沿袭和沿袭。
数据治理与数据管理
数据治理和数据管理是相关但不同的概念。
数据治理的概念是指对组织中使用的数据的可用性、可用性、完整性和安全性的整体管理。
它包括确保以适当和一致的方式使用数据的流程、角色、标准和指标。
另一方面，数据管理是指用于获取、存储、保护、保存和交付数据的特定实践和系统。 这包括数据建模、数据仓库、数据质量和主数据管理等任务。
总之，数据治理提供了制定数据决策的框架，而数据管理则处理处理数据的日常任务。
结论
总之，数据治理是任何组织中管理和利用数据的一个重要方面。 它确保数据的可用性、可用性、完整性和安全性，并支持数据与业务目标保持一致。
有效的数据治理涉及创建流程、角色、标准和指标来管理数据。 它还涉及不同部门和利益相关者之间的协作。
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参考文献：
