数据治理和流分析的关系

数据量持续增长，因此流分析的使用变得越来越广泛，因此许多公司开始意识到，现有的数据治理实践也必须不断发展以保持相关性。

数据治理的发展跨越了一个连续的过程，每个步骤都建立在上一步的基础上，以便朝着着重于业务流程自动化的自动化数据治理计划迈进，尽管技术血统极其宝贵且必不可少，但除非有技术上的组织，否则它会受到束缚。可以向渴望从业务环境中了解数据治理的业务受众发展数据治理。

数据治理：数据管理的监管框架

数据治理通常侧重于法规遵从性，涵盖多种数据功能，例如数据质量， 主数据管理（MDM），元数据管理和数据安全性。组织的数据治理策略制定了数据命名，共享，存储和处理的规则和规定，并定义了为处理组织内的治理任务而分配的不同角色和职责。

当组织选择迁移到纯云或虚拟云时，数据治理策略变得尤为重要。 混合云模型。在这种情况下，管理在通过受管策略和过程来规划安全数据迁移过程中起着重要作用。一个的最终目标完善的数据治理策略 是为了确保整个企业中数据的平滑，高效共享和管理。

流分析：用于处理物联网数据的技术

数据治理在与以下方面相关的分析中也起着重要作用： 物联网（IoT）设备数据，广义上是指由传感器，智能电表，标签，实时社交数据和其他连接的设备生成的数据。此类数据的意义在于它是实时可用的，并且大数据，Hadoop，NoSQL和内存中处理等许多不同的技术融合在一起，为实时和后续分析准备了流数据。持续的高投资流分析企业的数据表明“传感器数据”分析在公司预算中的相对重要性。在高度连接的业务生态系统中，这种趋势可能会持续下去。

包括销售，客户服务，运营和制造在内的大多数业务功能都使用IoT设备来收集和执行实时或接近实时的分析。由于物联网数据与常规业务数据（例如，历史数据或描述性数据）有很大不同，因此在收集，存储，清理和解析方面必须以不同的方式进行处理。在大多数情况下，IoT数据是非结构化的，包含混合的文本，图像甚至视频素材。

数据治理和流分析：必要的二重奏

在当前的业务环境中，越来越多的企业所有者和运营商无法想到没有流分析就可以正常运行。数据治理和流分析紧密联系在一起，因为管理完善的分析意味着更多的业务用户可以信任结果。

无论是制造单位的预防性维护，关键患者的及时监控，零售商的基于位置的营销，准确的天气预报还是自动驾驶汽车，所有现代分析用例都与之交织在一起 流分析。流分析使您可以从传感器收集数据并进行实时分析以立即采取行动。建立数据驱动的文化对于确保数据治理有益于企业分析工作大有帮助。

通过数据治理转变流分析

借助流分析，可以通过智能数据模型和算法快速处理传入数据，以致在许多情况下，流数据没有机会被存储。与传统的分析过程相比，这是一个重要的变化。流分析的另一个重要特征是，在数据处理阶段，将立即确定操作的相关性和紧急性以生成警报。

管理大数据量这不是一件容易的事，尤其是在数据量呈爆炸式增长时。一方面，您正在目睹用于处理流数据的高级分析平台的增长；另一方面，您的企业在遵守诸如GDPR或CCPA之类的数据隐私法规的同时，可能会面临海量数据访问和共享的挑战。确实，最近的增长隐私法规放慢了企业分析和机器学习项目的速度，这通常会使流分析受益。企业正在寻找端到端数据治理解决方案，以在不违反严格法规的情况下处理和处理大量数据。

在这种情况下，了解数据源，访问控制和数据使用的详细信息就变得至关重要。在典型的流分析用例中，这就是数据治理的功能。集中式数据库通常用于缓解数据治理的挑战，即分析师的数据流和数据关联任务。在大型企业中实施合理的数据治理策略时，数据仓库也可以派上用场。