数据治理—做好这些就够了！

在构建数据治理框架时，还有六个注意事项。

做：考虑您信任的路线上的云

Gartner预测，“到2023年，75％的数据库都将位于云平台上，从而增加了数据治理和集成的复杂性 ”。随着组织收集更多数据（包括在防火墙之外创建的新数据集），迁移到云正在加速。向更广泛的受众实时提供数据，寻求更高的灵活性和按需处理能力的需求也推动了这种转变。

由于您的数据可能是非本地的，因此云可能会要求更强的数据治理原则。以数据隐私为例，法规要求：

• 您建立跨境数据交换的控制
• 您可以管理数据泄露通知的策略，建立关键的隐私原则，例如数据可移植性，保留策略或被遗忘的权利;
• 您可以建立更严格的实践来管理与处理您的个人数据的供应商的关系。

云为您的数据治理实践带来了新的挑战，但它也带来了许多机会。在Talend，我们看到大多数客户现在正在选择云来建立他们的可靠数据的单一来源。 

根据您的具体情况，云很可能是将所有数据的足迹捕获到数据格局中的理想场所。通过随时可用的应用程序来控制和使用数据，进一步增强数据驱动流程中的所有利益相关者的能力。

做：准备解释“数据”

员工往往缺乏数字素养。这是问题的一部分。随着数据在组织中变得越来越重要，您还会认为它们通常需要数据素养。

您可能会发现一些员工不愿意学习如何使用复杂的工具。要解决此问题，请使用数据目录使您的数据更有意义，与其业务环境相关联，并且易于查找。利用基于云的应用程序，以便他们只需点击几下即可访问数据，无需经过特定培训即可开始使用。

做：证明数据值

当您与数据治理项目一起移动时，您很可能会遇到持怀疑态度的用户。他们会挑战你控制和解决问题的能力。 

您需要向他们证明他们将通过提供可靠数据来节省资源和资金。使用数据准备工具来解释删除重复项和识别数据质量问题的难易程度。显示配方功能，可以轻松地将准备工作重现到其他数据集。首先是数据质量。

不要：期待管理层的支持是安全d

一旦您通过小型概念证明（POC）证明商业价值并获得业务部门的支持，请与您的高管会面。然后，提出您的计划，以便为整个组织提供更好的数据。

清晰简洁，以便任何人都能理解您的数据治理项目的价值。说明他们将通过认可您获得可见性，从而提高整个组织的效率。您将获得支持项目所需的信心，您的工作将变得更加轻松。

做：亲自动手

当您开始与组织中的不同人员会面时，倾听他们的挑战并提供帮助。确保您的所有行动确实有效。正如那句老话：“你必须计划工作并制定计划。” 跟进并概述项目的下一个里程碑。当您的组织重新适应不断变化的业务条件时，您将面临一些障碍，重新调整优先级。如果需要，不要放弃并调整您的计划。然而，不断说服人们并（重新）解释您的项目将如何克服公司的挑战。 

此外，确保您的数据治理确实与您的数据相关联。太多的数据治理程序已建立策略，工作流和过程，但无法与实际数据连接。例如，Talend调查显示，在接受调查的公司中，有98％的公司在其法律提及中声称符合GDPR标准，只有30％的公司可以履行承诺，在客户要求尊重他们时履行数据访问请求。数据可访问性的权利。这意味着大多数公司已经建立了强有力的治理原则，但未能实施这些原则。 

做：实践您的数据挑战

通过一些练习场景来处理您的数据治理框架。假设您希望练习，就好像您遇到内部数据泄露或数据泄漏一样，看看您的框架是否在最坏的情况下工作。考虑运行团队训练。制作一个突发新闻场景，看看你的计划是如何运作的，然后利用这些经验教训来改进它。当您浏览并围绕框架练习此场景时，请问自己：

• “所有敏感数据都被正确掩盖了吗？”
• “我可以跟踪和追踪我的所有数据吗？”
• “数据所有者是否对他们负责的数据负责？”

了解您的客户需要考虑他的数据访问权限或被遗忘的权利。

最好是积极主动，而不仅仅是真实地体验隐私事件及其带来的所有后果。这将使数据治理更加具体，将其转变为运营挑战而非高层原则。