数据治理

介绍

数据治理是什么?

数据治理是一个全面的方法,包括原理,实践和工具来管理一个组织的数据资产整个生命周期。通过与业务战略调整数据相关需求,数据治理提供了优越的数据管理、质量、可见性、安全性和遵从性跨组织的能力。实施一个有效的数据治理策略允许公司使数据容易获得数据驱动的决策,维护他们的数据从未经授权的访问,并确保符合监管要求。

业务数据治理的好处是什么?

数据治理是必不可少的解锁的价值数据,这是一个组织的关键资产。通过实现一个健壮的数据治理方法,企业可以利用他们的数据资产,获得竞争优势,赢得和保持客户的信任通过确保声音数据和隐私实践。

提高运营效率和降低成本

有效数据治理使组织能够创建一个单一的事实来源数据,防止数据扩张和筒仓,并减少重复。这导致提高效率、降低成本和更容易管理的安全性和治理概念数据。

提高生产力和更快的决策

数据治理促进民主化的数据确保数据准确性、一致性和可信赖性。它帮助用户找到高质量的数据迅速,促进更好的理解数据的含义和内容,从而提高生产率和更快的决策。

加强合作和价值实现

一个强大的数据治理项目奠定了基础增强跨团队协作和共享数据,业务单位和合作伙伴。bob体育外网下载这有助于组织文化,促进知识共享,建立一个更好的数据导致增加创新,更好的决策,最大化他们的数据的价值。

增强的安全性和隐私

数据治理,缓解了安全和隐私风险通过实施控制和流程,以防止未经授权的访问和滥用的敏感数据。它促进了文化与利益相关者的信任和透明。

更好的遵守法规和标准

有效的数据治理结果更好的符合监管要求,如HIPAA、FedRAMP, GDPR或CCPA。这个保护组织的声誉,避免潜在的金融和法律后果,并增加利益相关者的信任。

数据编目

有效的数据治理需要的知识组织中存在的数据。这就是一个数据目录,因为它提供了一个集中的元数据存储库的一个组织的数据资产。数据目录允许利益相关者很快发现,他们需要理解和访问数据,提高数据相关的活动,如发现、管理和分析。它作为一个可搜索的索引的所有可用的数据,包括格式、信息结构、位置和使用情况,提供语义价值的否则无法辨认的海洋信息。将一个数据目录纳入治理计划可以帮助组织改善他们的数据管理、加强合作,减少冗余和确保适当的访问控制和审计信息检索。

数据质量

在今天的数据驱动的世界里,确保高数据质量是至关重要的准确分析,明智的决策和成本效益。数据质量直接影响数据驱动决策的可靠性和数据治理的一个关键方面。保持有效的数据治理,组织必须优先考虑的评价等关键质量属性的数据准确性、完整性、新鲜与数据质量规则和遵从性。因此,重点在任何数据治理策略,数据质量是至关重要的,因为它有助于跟踪数据血统,执行数据质量规则,跟踪变化。不要让可怜的数据质量妥协你的业务决策和资源分配,优化数据质量的一个关键部分数据治理工作更好的结果。

数据分类

数据分类是数据治理的关键部分,涉及组织和分类数据根据其敏感性,价值和临界。指数增长的数据,企业越来越关注保护敏感数据,降低风险,确保数据质量。分类允许组织识别和分类数据根据其风险水平和重要性,使他们能够运用适当的安全措施和政策。一个健壮的数据分类系统增强了数据治理,降低风险,确保大规模数据质量和保护。

数据安全

组织理解的重要性给予他们的团队高质量的数据访问驱动洞察力和商业价值,而优先保护敏感数据未经授权的访问。有效的数据访问管理数据安全性和治理至关重要,和良好的数据安全治理计划应该包括访问控制,定义哪些团体或个人可以访问哪些数据。这些控件可以非常具体,个人记录或文件。数据泄露、法规如GDPR和CCPA增加风险,企业必须建立明确的治理策略,定义谁可以访问敏感数据集,如何跟踪任何滥用。未经授权的访问私人或敏感信息不应该发生,并实施有效的管理策略是至关重要的维护数据的访问和维护客户的信任。

审计数据权限和访问

有效的数据访问审计数据治理和安全治理程序的一个重要方面,尤其是在监管的行业。通过了解谁有权访问什么数据和跟踪最近访问,组织可以积极识别overentitled用户或组,并相应地调整自己的访问,数据误用的风险最小化。没有适当的审计机制,一个组织可能没有完全意识到自己的风险的表面积,使他们容易受到数据泄露和监管不服从。因此,一个设计良好的审计团队在数据治理或安全治理组织中扮演着重要角色在确保数据安全、遵守法规GDPR和CCPA等。通过实施有效的数据访问审计策略,组织可以保持他们的客户的信任和保护他们的数据从未经授权的访问或滥用。

数据沿袭

数据沿袭是一个强大的工具,帮助组织确保数据质量和可信度通过提供一个更好的理解数据来源和消费。它捕获相关的元数据和事件数据的生命周期中,提供一个端到端视图的数据流跨组织的数据。作为一个务实的数据治理策略的一个重要支柱,数据沿袭使组织成为兼容和audit-ready同时减少手动创建审计跟踪的操作开销,并为审计报告提供可信的来源。此外,数据血统赋予数据使用者进行更好的分析,并帮助团队执行任何错误的根本原因分析数据,大大减少调试时间。

数据发现

随着组织继续从各种来源收集大量数据,使数据变得越来越重要容易分析可发现,人工智能或毫升用例。这是关键,加快数据民主化和开启数据的真正价值。此外,随着现代数据资产的出现像仪表盘,机器学习模型,查询,图书馆和笔记本,数据发现已成为一个健壮的数据治理策略的一个关键支柱。组织应该认为数据发现他们的数据治理策略的一个基本方面。它使数据跨组织的团队很容易地定位数据资产,在各种项目合作,快速有效地创新。这有助于防止重复的数据,这可能会产生问题,因为它要花钱的坚持,并可能导致治理挑战不同的安全级别。

数据共享和协作

数据共享和协作是至关重要的组件在当今的商业环境中,组织与内部团队交换数据,外部合作伙伴和客户跨多个云,数据平台和地区。bob体育客户端下载bob体育外网下载作为外部数据的需求继续增长,它对组织至关重要安全地交换数据,同时保持控制和能见度在如何使用他们的敏感信息。数据无尘室发挥重要作用在安全合作和控制数据,确保数据隐私法规支持。至关重要的组织投资开放格式,可互操作和multicloud数据共享技术来满足他们的数据驱动的创新需求。此外,市场数据作为数据提供者和消费者之间的一座桥梁,促进数据集的发现和分布。因此,重塑至关重要数据共享为业务的必要性和一个健壮的数据治理策略的重要支柱产业。

一个好的数据治理解决方案看起来像什么?

Data-forward组织优先级数据,分析和人工智能驱动业务成果,并建立他们的数据在数据lakehouse架构策略,结合数据,分析和人工智能在单一平台。bob体育客户端下载此体系结构结合了数据仓库和数据湖泊的最好特性来处理所有数据,分析和人工智能的用例。所有数据都存储在云湖和管理的数据统一层,允许直接执行分析数据的一个副本。这种方法简化了数据治理和安全,减少功能筒仓,使合作更容易。灌输高信任的数据,组织可以有信心和更好地了解数据,改变,使用和在每一个分析工作负载的影响。

数据治理解决方案数据lakehouse提供了许多重要的功能:

• 集中的数据目录:一个集中的数据目录中存储所有数据,毫升模型和分析工件以及每个对象的元数据。统一目录也融入数据从现有的蜂巢metastore等其他目录。
• 统一数据访问控制:单一和统一权限模型在所有资产和所有的云。这包括基于属性的访问控制(ABAC)个人身份信息(PII)。
• 数据审核:数据访问与警报和监视功能集中审计,促进问责制和安全
• 数据质量管理:强大的内置数据质量管理与质量控制、测试、监控和执行,以确保准确和有用的数据是可用的
• 数据沿袭:数据沿袭,端到端可见性lakehouse数据流,如何从源到消费,列级
• 数据发现:容易使数据的数据发现科学家、分析师、工程师和利益相关者快速发现并参考相关数据和加速时间的价值
• 数据共享和协作:可以共享数据在云-与细粒度访问控制,区域和平台,防止孤岛形成bob体育客户端下载
• 数据无尘室privacy-safe合作:合作与内部或外部利益相关者对敏感数据的隐私保护环境
• 开放的市场数据,分析和人工智能:发现、访问和部署的数据集,以及人工智能模型和分析资产——例如毫升、笔记本、应用程序和仪表盘——没有专有平台依赖性,复杂的ETL或昂贵的复制。bob体育客户端下载

负责数据治理?

首席数据官

你的首席数据官(CDO)是最高管治理团队。最终,他们负责数据的安全,可访问性和可用性。

CDO的角色包括设置系统,确保资金和人员的操作(和工具来自动化等相关方面一些流程),并执行定期检查其整体状态。

数据所有者

数据所有者个人或团队负责的技术管理你的数据集。他们可能会做出决定,团队成员应该对哪种信息的访问。如果他们的政策(或缺乏)导致数据泄露,他们可以被追究责任。

履行这个角色和它的许多责任,数据所有者也通常是您的组织的高级成员。

数据管家

协助日常运行数据治理工作流程,数据所有者和cdo将任命数据管家。数据管理主要涉及实现的程序出发,并确保新旧数据是适当的管理。他们负责监督合规的员工和客户,如果他们出现和不断升级的问题。

数据治理委员会

这个委员会将主体,创建相关的政策在你的组织中。

通常,它将包括高管和数据所有者,有浓厚的兴趣的数据安全性和可用性。一旦他们的政策已获批准,他们可能制定程序管理员,以及双方当事人解决纠纷。

数据管理和数据治理之间的区别是什么?

有效的数据管理和数据治理是至关重要的任何组织,处理数据。尽管这些术语经常可以互换使用,他们有明显的差异。数据管理关注的是技术方面的数据生命周期管理,包括数据摄入、集成、组织、转换和持久性,如备份、检索和归档。相反,数据治理是关于定义组织政策、框架和工具,以确保数据相关需求与商业战略保持一致。这包括数据的准确性、一致性、遵守法规、政策和内部组织以及数据质量、安全、隐私、审计和风险管理。此外,数据治理包括定义数据所有权、角色和职责,并在整个组织中实施的政策和程序。作为一个关键支柱的长期战略,利用数据作为战略资产,数据治理中起着重要作用,而数据管理处理实现这一策略的操作方面。