为什么数据治理是数据管理的关键

如果要将数据用于战略业务决策，运营效率，增加盈利能力和增强增长，那么正确管理数据至关重要。管理不善的数据导致数据不信任，数据利用率很快就会下降。可能成为竞争差异化关键的数据很快就会成为浪费的机会。

但有效管理数据肯定是困难的。随着更多数据被吸收到组织的企业中，管理变得越来越繁重。除了数据泛滥之外，事实上，从创建的角度来看，数据不断变化，事情变得更加复杂。当它流经数据供应链时，它以无数种方式使用并经常变换。随着数据继续在各种系统，流程和环境中传播，其质量始终处于危险之中。

要实现数据资产的最佳回报，确保组织从业务角度牢固了解其数据并量化其质量至关重要。当企业没有易于理解，高质量，易于访问的数据时，它会阻碍业务用户之间的数据使用。如果业务用户确实利用了不准确，不完整或不适当的数据，则可能导致有缺陷且不可靠的决策。基于不准确或不完整数据的业务决策可能导致错失机会，操作失误，愤怒的客户，最小化的盈利能力和声誉损害。

但是，通过将综合数据治理计划纳入组织的数据管理战略，企业可以确保其数据资产的持续准确性和完整性。他们还可以确保业务用户可以轻松访问和理解所有数据资产，使他们能够简单地进行分析，并确保他们选择正确的资源以获得准确和适当的结果。通过这些方式，数据治理可以优化数据管理。

通过将数据质量功能集成到全面的数据治理框架中，企业可以提高可见性和自动化，同时还可以提高数据资产的可用性和可靠性。集成功能可实现持续的数据质量监控，并提供建立数据质量分数的框架。这些分数对于数据货币化很有价值，并且还为业务用户提供有关可用数据资产可靠性的有价值信息。

要制定成功的数据治理计划，组织需要具有适当功能的正确技术。

企业数据治理需要具有各种功能的解决方案套件来执行各种功能。理想情况下，数据智能平台将提供包含数据治理功能的集成解决方案，以提供组织数据格局的全方位视图，从可用数据，所有者/管家， 血统和使用，到其相关定义，同义词和业务属性。它应该允许业务用户轻松快速地定义，跟踪和管理其数据资产的所有方面，从而实现整个企业的协作和知识共享。

此外，数据治理解决方案还应包括数据质量功能，以进行数据完整性检查，如数据分析，一致性，完整性，及时性，以及更高级的质量规则，如对帐和事务跟踪。这些规则验证了整个数据供应链中的数据质量，以确保业务用户之间的持续信任。最后，为了自动定期改进数据质量规则，该平台应该包含应用机器学习算法的分析功能。

工欲善其事，必先利其器。目前业界流行的数据治理软件，一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品，多是单个产品。