在当今数据驱动的业务环境中，数据管理和治理已从确保数据安全和隐私的基本框架演变为全面的企业范围计划。其涵盖了商业智能、分析和机器学习中的数据访问和数据利用，同时还解决了数据在营销、销售、研究等方面的作用。然而，有效数据管理的道路并非没有挑战。捷径虽然很诱人，但可能会损害监管合规性、损害企业声誉并阻碍运营效率。
本文将探讨为什么数据治理原则很重要，以及什么是数据治理最佳实践。
有效治理的意义
在人们日益重视数据治理的同时，由于担心个人和私人信息被滥用，数据隐私和保护法规也出现了激增。虽然有效的治理本质上很有价值，但其需要广泛的组织支持才能取得成功。组织进行数据管理的动机可能是出于遵守法规的愿望。因此，合规性成为首要问题。在解决合规性问题时，关键问题包括如何满足监管要求，以及监管的来源是政府实体、专业机构还是内部行为准则。
无效治理的后果
无效的数据治理政策可能会导致流程中断，进而导致不遵守不断变化的规则。必须认识到治理和合规性是相互交织但又独立的流程。同样，隐私和安全虽然相关，但涉及数据处理的不同方面。因此，治理计划中的数据安全策略可以简化数据隐私工作，但隐私策略应包含数据安全条款。
有效的最佳实践
为了成功驾驭复杂的治理环境，组织可以采用这七个数据治理原则。
1.衡量成功：数据治理是关于决策过程，而不是结果。反映该计划成功的指标包括所覆盖的个人数量、具有治理策略的数据源数量，以及数据质量和重用方面的改进。
2.创建虚拟合规团队：创建一个由数据从业者组成的虚拟团队，负责监控合规问题、评估立法并确保数据政策符合监管要求。
3.从源头保护数据：安全团队和数据管理团队之间的协作至关重要。应用尽可能靠近源数据的数据访问策略，以简化治理并增强数据安全性。
4.优先考虑数据隐私：隐私政策透明，并获得客户对各种数据使用的同意。将偏好作为规则强制执行，并确保负责任地使用数据。
5.拥抱次要优势：良好治理的数据系统可以改善访问，并鼓励对分析和报告的有效重用，从而产生更好的决策和增强的协作。
6.致力于开放和培训：确保整个组织了解数据治理策略。将其纳入数据工具和平台的入职政策和技术培训中。
7.定期审查数据治理政策：数据治理正在进行中。定期审查确保政策保持最新，并与不断变化的法规和行业标准保持一致。
总结
在现代商业环境中，有效的企业数据治理势在必行。通过遵循这些最佳实践，组织可以成功应对治理的复杂性。良好管理的数据可确保合规性和数据安全、增强决策、促进协作并建立客户信任。在数据驱动的业务时代，拥有强大的治理策略是竞争优势和成功的基础。
