本文将探讨为什么数据治理原则很重要，以及什么是数据治理最佳实践。
有效治理的意义
在人们日益重视数据治理的同时，由于担心个人和私人信息被滥用，数据隐私和保护法规也出现了激增。虽然有效的治理本质上很有价值，但其需要广泛的组织支持才能取得成功。组织进行数据管理的动机可能是出于遵守法规的愿望。因此，合规性成为首要问题。在解决合规性问题时，关键问题包括如何满足监管要求，以及监管的来源是政府实体、专业机构还是内部行为准则。
无效治理的后果
无效的数据治理政策可能会导致流程中断，进而导致不遵守不断变化的规则。必须认识到治理和合规性是相互交织但又独立的流程。同样，隐私和安全虽然相关，但涉及数据处理的不同方面。因此，治理计划中的数据安全策略可以简化数据隐私工作，但隐私策略应包含数据安全条款。
有效的最佳实践
为了成功驾驭复杂的治理环境，组织可以采用这七个数据治理原则。
1.衡量成功：数据治理是关于决策过程，而不是结果。反映该计划成功的指标包括所覆盖的个人数量、具有治理策略的数据源数量，以及数据质量和重用方面的改进。
2.创建虚拟合规团队：创建一个由数据从业者组成的虚拟团队，负责监控合规问题、评估立法并确保数据政策符合监管要求。
3.从源头保护数据：安全团队和数据管理团队之间的协作至关重要。应用尽可能靠近源数据的数据访问策略，以简化治理并增强数据安全性。
4.优先考虑数据隐私：隐私政策透明，并获得客户对各种数据使用的同意。将偏好作为规则强制执行，并确保负责任地使用数据。
5.拥抱次要优势：良好治理的数据系统可以改善访问，并鼓励对分析和报告的有效重用，从而产生更好的决策和增强的协作。
6.致力于开放和培训：确保整个组织了解数据治理策略。将其纳入数据工具和平台的入职政策和技术培训中。
7.定期审查数据治理政策：数据治理正在进行中。定期审查确保政策保持最新，并与不断变化的法规和行业标准保持一致。
总结
在现代商业环境中，有效的企业数据治理势在必行。通过遵循这些最佳实践，组织可以成功应对治理的复杂性。良好管理的数据可确保合规性和数据安全、增强决策、促进协作并建立客户信任。在数据驱动的业务时代，拥有强大的治理策略是竞争优势和成功的基础。
