数据治理的好处有哪些?

①对数据的共同理解;②提高数据质量;③数据地图;④每个客户和其他业务实体的360度视图;⑤一致的合规性⑥改进数据管理。

1、对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语,同时各个业务部门保留了适当的灵活性。
2、提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。

3、数据地图——数据治理提供了一种高级能力,可以了解与关键实体相关的所有数据的位置,这是数据集成所必需的。就像GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样,数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。

4、每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架,以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致,并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。

5、一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求,例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA(健康保险流通与责任法案)和行业要求,例如 PCI DSS(支付卡行业数据安全标准)。

6、改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践,确保传统数据和技术领域(包括法律、安全和合规等领域)以外的问题和需求得到一致解决。
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第1个回答  2022-11-02

什么是数据治理

DAMA国际数据管理协会对数据治理定义:数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。

简单来说,数据治理就是实现数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。


数据治理的好处

1.降低业务运营成本

有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化,减少过程中的人工成本,标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

2.提升业务处理效率

有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据,然后即可展开自己的工作,而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等,从而有效提高工作效率。

3.改善数据质量

有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的,数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量,提高数据分析的可信度,改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。

4.控制数据风险

有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险,如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。

5.增强数据安全

有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。通过数据梳理识别敏感数据,再通过实施相应的数据安全处理技术,例如数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段,实现数据的安全防护和使用合规。

6.赋能管理决策

有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。良好的决策是基于经验和事实的,不可靠的数据就意味着不可靠的决策。

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