数据治理2.0:协作数据治理

发布时间:2019.01.27来源:亿信华辰浏览量:361次标签:数据治理


数据治理1.0过于孤立,无法真正有效,因此需要一种新的协作数据治理方法。

在考虑即将实施通用数据保护条例(GDPR)时,这一点尤为突出。所有欧盟公司和与欧盟交易的公司都需要遵守。

您的业务极有可能属于GDPR的范围。不遵守规定将使您的公司承担高达2000万欧元或4%或全球年营业额的罚款 - 以较高者为准。

随着现代企业必须管理的数据量以及丰富的接入点,GDPR合规性将要求每个人都使用相同的赞美诗单。

这就是Data Governance 2.0的用武之地。正如Forrester所定义的那样,它是“一种敏捷的数据治理方法,专注于对风险管理的足够控制,可以更广泛,更有洞察地使用不断扩展的业务不断变化的需求所需的数据生态系统。”

Data Governance 2.0的原则是在考虑现代数据驱动的业务的基础上设计的。这种新方法承认对协作数据治理的需求,消除组织孤岛,并将责任分散到更多角色。

协作数据治理 - 打破孤岛

如上所述,现代企业必须处理遗留系统和策略未设计用于管理的大量数据。结构化和非结构化的数据种类繁多,历史上由组织内的不同部门管理,从而加剧了这一问题。

为了打破这种孤岛,组织可以利用协作数据治理方法来促进更好的数据使用和问责制。可以通过安全检查点和分配的角色对数据访问进行排序,管理和管理的治理工具是关键。然后,正确的质量,无论是格式还是位置的正确数据都可供合适的人员使用,以达到正确的目的。

这样的数据治理工具不仅对帮助确保GDPR合规性而且对于有效的业务运营至关重要。重要的是要强调数据治理是关键的收入驱动因素。

在这个数字时代,数据比石油更有价值。但与石油一样,必须加以改进。

协同数据治理 - 数据精炼

Data Governance 1.0主要关注编目数据以支持搜索和发现。然而,由于它忽略了数据资产的含义及其在更广泛的数据环境中的关系,因此在增值方面做得不够。

许多参与数据治理的IT专业人员都认识到这一点,但要求企业领导者更积极地参与治理往往被置若罔闻。现在数据已成为一项更为关键的商业资产,我们开始看到这种转变。

协作数据治理鼓励整个组织层次结构的参与。这一点尤其重要,因为从CMO到CTO的业务领导者每天都在本质上参与数据管理。

作为组织中倡导和实施变革的最佳人选,将排名业务领导者纳入其中有助于提供信息并使其能够获得投资回报 - 无论是限制数据风险还是创造新机会。

对于CMO,数据分析可能表明电子邮件开放率超过目标,但点击率表现不佳。然后,CMO可以调整内容策略,为潜在客户提供更多相关信息和号召性用语。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 什么是数据孤岛?为什么要消除数据孤岛?

    什么是数据孤岛?为什么要消除数据孤岛?

    数据孤岛通常具有负面含义。它描述了孤立的数据岛,数据孤岛通常存在以下问题:1.由于代码较旧或不兼容而无法以编程方式与其他系统一起工作2.……查看详情

    发布时间:2021.05.28来源:亿信数据治理知识库浏览量:638次

  • 2021年数据治理框架最佳实践方法

    2021年数据治理框架最佳实践方法

    数据治理是企业用来管理、利用和保护其数据的过程。在这种情况下,数据可以表示公司的全部数字资产和纸质资产或子集。数据治理的另一个方面是保护……查看详情

    发布时间:2021.07.14来源:亿信数据治理知识库浏览量:197次

  • 数据质量问题分析

    数据质量问题分析

    数据质量问题主要包含四个问题域:技术问题、信息问题、流程问题、管理问题。1、技术问题由于具体数据处理的各技术环节异常所造成的数据质量问题……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:亿信华辰浏览量:222次

  • 金融行业数据治理与安全防护解决方案

    金融行业数据治理与安全防护解决方案

    在金融业各类涉及商业秘密和敏感数据的信息在处理、共享和使用过程中面临违规越权使用或被用于非法用途等数据泄漏的安全风险。一方面,数据处理过……查看详情

    发布时间:2019.09.30来源:CSDN浏览量:231次

  • 企业数据治理的实际步骤

    企业数据治理的实际步骤

    数据治理是一项业务活动。到目前为止,已经有多项努力从IT内部开始。但是,数据属于业务,而不属于IT。IT可以提供建议,帮助管理存储库,提……查看详情

    发布时间:2018.11.20来源:数据治理浏览量:189次

  • 颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    说到大数据应用所带来的颠覆性变革,没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销,从风险管控到运营优化,几乎所有的业务环节都与大数……查看详情

    发布时间:2018.10.10来源:it168浏览量:173次

  • 数据质量需求与定义

    数据质量需求与定义

    数据质量通常表现为一组具体的流程和技术,用于识别和修正数据中的错误以支持业务运行及决策支持。在银行实际中数据质量管理的应用场景主要包括数……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:325次

  • 融”出生命力 “合”出新动能:贵阳推动大数据与实体经济深度融合发展

    融”出生命力 “合”出新动能:贵阳推动大数据与实体经济深度融合发展

    “它以当前中国经济罕见的两位数增长率,领跑全国城市。它以创新驱动传统产业转型升级的路径,成为后发优势地区仰望的标杆。”这是去年12月15……查看详情

    发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:197次

  • 数据指标体系搭建实践:指标管理四步法

    数据指标体系搭建实践:指标管理四步法

    因为不同人对于一个指标口径的理解,会存在偏差的,比如对于“新用户”这个原子指标的定义口径,有的人是理解为当日新注册的用户为新用户,而有些……查看详情

    发布时间:2020.09.21来源:头条浏览量:264次

  • 主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理的目的就是为了确保企业核心数据的准确性、一致性、稳定性,打破数据孤岛,帮助企业高效运转。然而在茫茫数据大海中识别出主数据是一项……查看详情

    发布时间:2019.10.24来源:亿信华辰浏览量:258次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议