在當今數據驅動的業務環境中，數據管理和治理已從確保數據安全和隱私的基本框架演變為全面的企業范圍計劃。其涵蓋了商業智能、分析和機器學習中的數據訪問和數據利用，同時還解決了數據在營銷、銷售、研究等方面的作用。然而，有效數據管理的道路并非沒有挑戰。捷徑雖然很誘人，但可能會損害監管合規性、損害企業聲譽并阻礙運營效率。

本文將探討為什么數據治理原則很重要，以及什么是數據治理最佳實踐。

有效治理的意義

在人們日益重視數據治理的同時，由于擔心個人和私人信息被濫用，數據隱私和保護法規也出現了激增。雖然有效的治理本質上很有價值，但其需要廣泛的組織支持才能取得成功。組織進行數據管理的動機可能是出于遵守法規的愿望。因此，合規性成為首要問題。在解決合規性問題時，關鍵問題包括如何滿足監管要求，以及監管的來源是政府實體、專業機構還是內部行為準則。

無效治理的后果

無效的數據治理政策可能會導致流程中斷，進而導致不遵守不斷變化的規則。必須認識到治理和合規性是相互交織但又獨立的流程。同樣，隱私和安全雖然相關，但涉及數據處理的不同方面。因此，治理計劃中的數據安全策略可以簡化數據隱私工作，但隱私策略應包含數據安全條款。

有效的最佳實踐

為了成功駕馭復雜的治理環境，組織可以采用這七個數據治理原則。

1.衡量成功：數據治理是關于決策過程，而不是結果。反映該計劃成功的指標包括所覆蓋的個人數量、具有治理策略的數據源數量，以及數據質量和重用方面的改進。

2.創建虛擬合規團隊：創建一個由數據從業者組成的虛擬團隊，負責監控合規問題、評估立法并確保數據政策符合監管要求。

3.從源頭保護數據：安全團隊和數據管理團隊之間的協作至關重要。應用盡可能靠近源數據的數據訪問策略，以簡化治理并增強數據安全性。

4.優先考慮數據隱私：隱私政策透明，并獲得客戶對各種數據使用的同意。將偏好作為規則強制執行，并確保負責任地使用數據。

5.擁抱次要優勢：良好治理的數據系統可以改善訪問，并鼓勵對分析和報告的有效重用，從而產生更好的決策和增強的協作。

6.致力于開放和培訓：確保整個組織了解數據治理策略。將其納入數據工具和平臺的入職政策和技術培訓中。

7.定期審查數據治理政策：數據治理正在進行中。定期審查確保政策保持最新，并與不斷變化的法規和行業標準保持一致。

總結

在現代商業環境中，有效的企業數據治理勢在必行。通過遵循這些最佳實踐，組織可以成功應對治理的復雜性。良好管理的數據可確保合規性和數據安全、增強決策、促進協作并建立客戶信任。在數據驅動的業務時代，擁有強大的治理策略是競爭優勢和成功的基礎。