过去十年中技术的不断发展、数据量的增加、新的数据法规和合规标准以及不断变化的业务环境导致许多企业出现数据混乱和不一致，从而导致企业开始采用数据治理文化。 数据治理是一组确保高数据质量的实践和政策、数据管理、数据保护和组织内的整体数据管理。它涉及定义和实施流程、角色、职责和标准，以确保数据在其整个生命周期中得到有效管理。
数据治理通常包括：
数据质量管理
它涉及对数据质量的系统控制、评估和改进，以满足组织的要求并支持有效的决策。数据质量管理需要数据准确性、完整性、及时性和一致性的标准。
要建立数据质量管理流程，组织需要处理数据质量评估以了解数据的当前状态，执行数据分析以识别异常、重复、缺失值和其他问题，并定义数据格式、约定和定义的数据标准。
数据管理
在数据治理领域内，数据管理是指由指定的个人或团队（称为数据管理员）对组织数据资产进行结构化和负责任的管理。这些管理员充当特定数据集的保管人，确保其质量、完整性并遵守既定的数据治理政策。他们的职责包括数据分析、监控、维护以及解决数据质量问题。有效的数据管理需要与各种利益相关者（包括数据所有者、数据用户和 IT 专业人员）持续协作，从而培养对组织数据资产负责的文化。
数据安全和隐私
数据安全是指实现保护数字数据免遭未经授权的访问、披露、更改、破坏或破坏的措施和协议。它涉及使用技术、流程和策略来保护数据完整性、机密性和可用性。数据安全的关键要素包括加密、访问控制、身份验证机制和网络安全实践。目标是降低风险和漏洞，防止未经授权的个人或实体损害组织数据的安全。
数据隐私涉及保护个人的个人信息并确保数据处理符合隐私法律和法规。它涉及建立以尊重个人权利和对其信息的期望的方式收集、处理、存储和共享个人数据的政策和程序。数据隐私措施包括获得知情同意、对数据进行匿名化或假名化，以及实施个人对其数据进行控制的机制。遵守 GDPR（通用数据保护条例）或 CCPA（加州消费者隐私法案）等法规是有效数据隐私管理的一个重要方面。总体目标是与数据主体建立信任并促进负责任和道德的数据实践。
数据架构和建模
数据架构包含数据资产的设计、结构和组织。它涉及定义数据在其整个生命周期中如何收集、存储、处理、访问和管理的蓝图。数据架构通过建立数据管理的标准、原则和指南，为数据治理奠定了基础。它涵盖数据模型、数据流程图、数据库设计以及跨不同系统的数据集成等方面。有效的数据架构对于确保数据一致性、完整性和可访问性以及使数据资产与组织的目标保持一致至关重要。
数据建模是数据架构的一个特定方面，涉及创建数据及其在组织内的关系的可视化表示（模型）。此过程有助于理解和记录数据实体、属性及其交互的结构。数据建模通过提供标准化的方式来沟通和记录数据需求，确保利益相关者之间的集体理解，在数据治理中发挥着至关重要的作用。常见的数据建模技术包括实体关系图 (ERD)、数据流图和模式图。通过数据建模生成的模型可以作为决策、系统设计和确保整个组织数据解释和使用的一致性的宝贵工具。在数据治理领域，数据建模支持数据标准、命名约定和元数据管理的建立。
数据生命周期管理
数据治理中的数据生命周期管理（DLM）是指管理数据的系统化过程。组织数据的整个生命周期——从创建或获取到删除或归档。这种全面的方法可确保数据得到有效、合乎道德的处理，并符合组织政策和监管要求。一般数据生命周期阶段包括数据创建或获取、数据存储、数据处理和使用、数据共享和分发、数据归档和数据删除。在整个数据生命周期中，数据治理实践在确保遵守相关法律法规和组织政策方面发挥着至关重要的作用
建立数据整个生命周期的创建、存储、使用和处置流程。这可以确保数据是相关的、最新的，并且随着时间的推移得到负责任的管理。数据流程的持续监控和审计也是数据生命周期管理的重要组成部分。
数据编目和元数据管理
数据编目是指创建、管理和维护数据资产集中清单的有组织且系统的过程。该目录作为一个全面且可搜索的存储库，提供有关可用数据集、数据库和其他数据资源的详细信息。它包括元数据，例如数据描述、标签、数据沿袭和有关数据所有者的信息。数据编目有助于高效的数据发现，增强利益相关者之间的协作，并促进对数据治理政策和标准的遵守。
数据治理框架
数据治理框架是一种结构化且全面的方法，它定义了管理组织数据资产的策略、流程、角色和职责。它提供了一个战略蓝图，以确保整个数据生命周期中的有效数据管理、完整性和合规性。强大的框架为数据质量、安全、隐私和遵守相关法规制定了指导方针。它通常包括数据管理、元数据管理和数据编目机制，在组织内培育问责和透明的文化。数据治理框架充当使业务目标与数据管理实践保持一致的路线图，使组织能够最大限度地提高数据资产的价值，同时最大限度地降低风险。
结论
出于多种原因，数据治理对于企业至关重要，因为它在确保有效且负责任地管理数据方面发挥着基础作用。企业需要数据治理的几个关键原因是：它将确保数据质量和准确性，并确保决策者能够依赖准确的信息进行业务运营、分析和战略规划。它帮助组织遵守法规，降低与不合规相关的法律问题、罚款和声誉损害的风险。数据治理还通过定义访问控制、加密措施和隐私策略来制定保护敏感信息的策略和实践。结构良好的数据治理框架可以简化数据管理流程，减少冗余和低效率，并提高数据处理效率，改善团队之间的协作并优化数据资源的使用。它有助于与客户和利益相关者建立信任。这种信任对于在市场上保持良好的声誉至关重要。