定义DG：数据治理可以为您做什么？

由于数据驱动的业务，数据治理（DG）变得越来越普遍，但是对于许多组织来说，定义DG并进行合理的实践仍然很困难。

缺乏一种定义DG的标准方法可以归结为其错过预期的历史，错误的开始以及对它的昂贵，侵扰性，阻碍创新和不提供任何价值的负面看法。如果没有成功案例指出，那么做和定义DG的最佳方式并不清楚。

另一方面，缺乏定义DG 的标准方法可能是其实施工作乏善可陈的历史原因，因为负责监督它的人对应该做什么有不同的看法。

因此，很难完全资助以有效数据管理能力为基础的数据治理计划。许多组织不区分数据治理和数据管理，使用这些术语可以互换，从而增加了混乱。

定义DG：数据治理难题

虽然研究表明大多数观点数据治理“至关重要”，或者他们认识到数据的价值，但没有正式数据治理策略的大百分比表明仍存在重大问题。

这就是数据治理难题。它是必不可少的，但不需要和/或痛苦。

这是一项复杂的苦差事，因此组织缺乏启动和有效维持它的动力。但是，面对通用数据保护法规（GDPR）和其他合规要求，他们一直在尽最大努力避免罚款和声誉受损。

可以说，这就是问题所在。组织将数据治理视为他们必须做的事情，而不是看到它能为他们做些什么。

数据治理的根源在于业务术语和技术元数据的结构，但它具有与数据管理策略的许多其他组件相关的卷须和深层关联，并应作为该平台的基础。

数据治理是数据管理的核心，可以通过批准的访问权限为IT和业务利益相关者发现并提供整个组织的数据。这意味着企业架构，业务流程，数据建模和数据映射都可以从中央元数据库中获取单一的数据真实来源，从而提高数据质量，信任和使用以支持组织目标。

但这种“数据必杀技”需要改变数据治理方法。首先，认识到数据治理1.0是在组织必须管理的数据的数量，种类和速度不同的时候制定的，并且数据治理的范围仅扩展到编目数据以支持搜索和发现。 

数据治理演变

现代数据治理需要满足数据驱动业务的需求。我们称这种改编为“ 不断发展的DG”。这是一个贯穿整个组织的具有成本效益，成熟，可重复的过程的旅程。

Evolving DG的主要组成部分是：

• 评估
• 计划
• 配置
• 交付
• 反馈

这种演变的最后一步是实施erwin企业数据治理体验（EDGE）平台。

erwin EDGE将数据治理置于更大的数据管理套件的核心。通过在基础层面统一数据管理套件，组织的数据不再受到部门和软件孤岛的损害。它将IT和业务整合在一起，以实现数据驱动的洞察力，法规遵从性，敏捷创新和业务转型。

它允许数据管理和数据治理生命周期的每个关键部分从单一的数据真实来源中提取并确保整个数据管道的质量，帮助组织实现其战略目标，包括：

• 运营效率
• 收入增长
• 合规性，安全性和隐私性
• 提高客户满意度
• 改善决策