Erwin如何定义数据治理?

　Erwin数据管理专业品牌

　　Erwin是一家Quest旗下的数据管理软件公司，30多年来，一直是数据建模的黄金标准，全球市场占有率顶尖。

　　Erwin开发的唯一一种具有集成企业建模、数据编目和数据智能认知的软件平台，已经帮助全球数百万客户发现、理解、管理和社会化了其数据资产，并且实现了预期的运营结果，降低了数据的相关风险。

　　现代数据治理是一种战略性、持续性和协作性实践，它使组织能够发现和跟踪其数据，了解其在业务环境中的含义，并最大限度地提高其安全性、质量和价值。虽然数字化转型和其他数据驱动的计划是理想的结果，但很少有组织知道他们拥有什么数据或数据在哪里，并且他们很难以各种格式和众多系统集成已知数据——尤其是没有办法对这些过程实现自动化。但是，当IT驱动的数据管理和面向业务的数据治理在人员、流程和技术方面协同工作时，可以根据完整的可靠信息清单做出决策并确定其影响。

　　什么是数据治理？

　　数据治理是指组织如何创建、收集、保留和使用数据。具有良好实施的数据治理实践的组织将确定企业数据的所有者或管理者，在整个生命周期中管理数据的正式流程，以及执行和确保遵守这些流程的管理机构。因此，从本质上讲，数据治理解释了组织在信息收集、使用和管理方面的理念。考虑到不断扩大的数字世界中的数据量，这是一项每天都在增长的重要工作。

　　作为连接数据和业务架构的战略层，数据治理是每个人的事。大多数组织使用数据来做出决策。所有智能企业当然都这样做。由于数据关乎每个人的业务，因此在整个组织中一致地处理数据时会产生最佳结果。这意味着数据满足IT（作为数据保管者）和其他业务（作为数据用户）的双重需求。这种战略性、协作性和持续性的实践被称为数据治理。

　　数据治理是指组织如何创建、收集、保留和使用数据。具有良好实施的数据治理实践的组织将确定企业数据的所有者或管理者，在整个生命周期中管理数据的正式流程，以及执行和确保遵守这些流程的管理机构。因此，从本质上讲，数据治理解释了组织在信息收集、使用和管理方面的理念。考虑到不断扩大的数字世界中的数据量，这是一项每天都在增长的重要工作。

　　作为连接数据和业务架构的战略层，数据治理是每个人的事。大多数组织使用数据来做出决策。所有智能企业当然都这样做。由于数据关乎每个人的业务，因此在整个组织中一致地处理数据时会产生最佳结果。这意味着数据满足IT（作为数据保管者）和其他业务（作为数据用户）的双重需求。这种战略性、协作性和持续性的实践被称为数据治理。

　　定义数据治理

　　数据治理是发展最快的学科之一，但许多组织都难以准确定义它是什么。根据Dataversity的说法，数据治理是“有助于确保组织内数据资产正式管理的实践和流程。”

　　在erwin，我们进一步分解了这一定义，并将数据治理视为一项战略性的、持续的承诺，以确保组织能够发现和跟踪数据，准确地将其置于适当的业务环境中，并最大限度地提高其安全性、质量和价值.在整个组织中，数据必须是可访问的、一致的和可用的，以推动问责制和有意义的洞察力。

　　然而，数据治理的相关流程、实践和环境会因业务而异。这意味着您的组织必须得出自己独特的定义——一个特定于其需求的定义。发展这种理解的最佳方法是考虑推动企业采用的主要因素。

　　决策、GDPR合规性和其他数据治理的主要驱动因素。

　　通用数据保护条例(GDPR)为数据治理的日益突出做出了重大贡献。事实上，erwin在2018年5月法规生效日期之前发布的第一份“数据治理状况”报告发现，60%的组织认为合规性是其数据治理的最大驱动力。

　　然而，最近的分析表明，企业正在转向更成熟、更可靠的数据治理的好处和重要性的观点。在我们的第二项此类研究中，更好的决策占据了首位，62%的受访者将其视为其数据治理计划背后的主要驱动力。而“2021年数据治理和赋权状态”报告显示，数据安全和数据质量现在是主要驱动因素。

　　但是，如果不了解如何在这些上下文中应用数据治理，则采用数据治理几乎没有什么好处。在定义组织范围的数据治理策略时，一个很好的起点是考虑所需的业务成果。这种方法确保所有相关方都有一个共同的目标，这在历史上一直是数据治理计划的挑战。

　　

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