为什么数据治理很重要

尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了，只有48%的企业拥有明确的规划或计划，但这并不影响数据治理的重要性，它聚焦于三个关键因素：

数据可访问性：在需要时获取正确数据的能力。
数据可信度： 企业对其数据质量、准确性和安全性的信心。
数据的激活：对所收集的数据操作使用的能力。
进行有效的数据治理实践对企业具有重要意义，其中包括但不限于：
确保遵守重要的内部和外部数据法规，如GDPR和监管单位监管要求。
通过更清晰的数据定义和数据关系，帮助推动企业信息系统和相关制度、流程的规范化、标准化。
降低数据管理的成本、提升企业工作效率。
由于数据关系因素的存在，任何数据活动的透明度都会增加，例如：数据的血缘分析、影响分析、全链分析。
通过规范化的数据输入，减少错误的发生来增加总体收入。
通过数据战略规划和部署，企业经营效率得到提高。
数据质量得到提升，数据驱动的决策分析更加值得信任。
随着业务变得越来越以数据为驱动，数据治理将会变得越来越重要。

数据治理战略中的重要任务
数据治理涉及大量的决策、问责和管理，因此通常需要建立一个专门的数据治理团队。该战略有一系列的组织结构方案，但最常见的两个方案选项是：自上而下的命令和控制以及自下而上的协作。与数据治理相关的一些常见职位包括CDO、数据所有者、数据管理员和数据治理专家。

这些不同的职位角色将具有一系列不同的任务，他们在工作中执行的一些关键流程包括：
定义和规划数据治理计划的范围；
制定提升数据质量和安全性的解决方案；
创建和管理元数据；
评估新数据源的适用性；
监控并强制遵守数据政策；
研究和集成新的数据源；
培训和提高整个企业人员的数据素养，培养数据文化；
促进新的数据驱动型改进机会。

不同任务相对于彼此的重要性将取决于企业及其法规/合规环境的具体情况。