数据治理的六大优势

发布时间:2019.01.26来源:亿信华辰浏览量:124次标签:数据治理


重要的是,我们认识到数据治理(DG)的优势超出了通用数据保护法规(GDPR)的要求。

数据治理对于GDPR是强制性的,因此在2018年5月截止日期之前实施数据的动机是明确的。然而,时间轴的压力也可以被视为一把双刃剑。

一方面,引入授权使许多企业忽视的实践成为焦点。一个第一个SAN Francisco Partners公司(FSFP)的研究发现,只有47.9%的受访者有一个适当的DG程序。

不过,我们开始看到这种转变。FSFP的研究还发现,29%的企业处于DG推出的早期阶段,另外19%的企业处于研究和规划阶段。

剑的另一个优势在于,在快速逼近的GDPR截止日期的鼓舞下,这种摆动的大部分是反动的。

通过在时间线上引入数据治理的授权,许多企业将倾向于仅仅为了达到合规标准而做到最低限度。

不幸的是,这意味着数据治理的以下好处将留在桌面上。

更好的决策

数据治理的主要好处之一是更好的决策制定。这既适用于决策过程,也适用于决策本身。

管理良好的数据更容易被发现,使相关方更容易找到有用的见解。这也意味着决策将基于正确的数据,确保更高的准确性和信任。

运营效率

在数据驱动的业务时代,数据非常有价值。因此,它应该被视为资产。

例如,考虑制造业务的实物资产。运营良好的制造企业确保其生产线机器定期检查,维护和升级,因此生产线运行平稳,停机时间有限。

相同的方法应适用于数据。

改进数据理解和沿袭

数据治理是关于了解数据的内容和存储位置。如果实施得当,数据治理可提供所有数据资产的综合视图。

它还提供更大的问责制。通过分配权限,可以更轻松地确定谁负责特定数据。

更高的数据质量

由于数据治理有助于发现,具有有效数据治理计划的企业也可以从提高的数据质量中受益。虽然技术上是两个单独的举措,但它们的一些目标重叠。

这些包括但不限于数据的标准化及其一致性。明确区分这两个计划的一种方法是考虑每个领域提出问题

数据质量想知道数据的有用性和完整性,而数据治理则想知道数据的位置以及由谁负责。

数据治理可以提高数据质量,因为回答后者可以更容易地解决前者问题。

法规遵从性

如引言中所述,如果您尚未采用数据治理计划,那么遵从性可能是最佳理由。高额罚款的上限为2000万欧元或4%或全球年营业额 - 以较大者为准 - 都无济于事。

也就是说,GDPR罚款只是激励你应该已经热衷于做的事情。没有享受上述好处的数据驱动型企业从根本上扼杀了自己的业绩。

甚至可以说,要真正实现数据驱动,数据治理是必须的。

增加收入

事实上,推动收入应该在DG福利清单上更高。然而,它位于这里是因为上述益处累积地影响它。

上面提到的数据治理的所有好处可以帮助企业更加确定地做出更好,更快的决策。

这意味着可以实现成本较低的错误 - 以错误启动甚至数据泄露的形式。这意味着您通过管理风险花费更少的资金,并关闭企业安全性中最脆弱的漏洞,而不是追溯更多的资金,处理公关和财务危机。

你需要做什么

考虑到这些优势及其累积的实际价值,数据驱动的组织无法承担将数据治理留给IT的能力。这就是Data Governance 1.0最终失败的原因。

但即使是现在,FSFP研究中有23%的企业表示信息技术可以引领他们的数据治理工作。

在当前的气候下,这种思维方式本质上是有缺陷的。我们已经达到了一个新的商业时代,其中数据被认为比石油更有价值。然而,许多企业仍然不愿意像对待实物资产一样对待数据。

这需要改变。如果数据确实很有价值,我们需要将数据治理视为一项战略举措

Data Governance 2.0涉及整个企业,包括部门主管和C级管理人员,他们将从整个流程中获得的数据洞察中受益。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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