在谈到数据革命时，会想到带有大开眼界的见解的大胆，交互式仪表板。这些彩色图表的背后是一个坚实的数据治理系统。数据治理是看似不太吸引人的商业智能，但它是现代数据策略不可或缺的基础。出于定义的考虑，数据治理是对组织中数据的可用性，可用性，安全性和完整性的管理。没有数据治理，任何规模的企业都会质疑任何数据集或从中得出的见解的见解，质量和影响。
在当今的数据驱动型业务市场中，数据治理策略不再仅仅是业务成功的一种选择，而是一项要求的原因包括：
1.严格数据规定
2018年是GDPR的一年，未来法规要求对数据的影响将继续加剧。数据治理是针对数据合规性问题和惩罚的一种保护措施。
2.数据量正在上升。
随着每次Web访问捕获更多消费者数据以及物联网新时代的到来，数据量呈指数级增长。不仅在我们的计算机，平板电脑和移动设备上收集了数据，而且我们的恒温器，冰箱和安全系统也保存了这些数据。必须主动监视和管理大量数据。
3.数据民主化
数据驱动不再是企业的流行语。如今，数据读写能力是在大多数业务角色的期望。大多数职位需要某种形式的数据分析，以及数据管理的改进取得了自助服务分析的可能性。随着组织中越来越多的人访问数据，对数据治理的需求日益加深。
4.不良数据治理的成本
不确定是否有能力负担实施数据治理程序所需时间或资源的企业应考虑不这样做的成本。数据治理不善的成本效率低下，资源负载和利润角度来看，随着时间的推移严重。
如果数据管理不当，则会在部门和流程之间造成严重的低效率。重复的帐户会浪费时间，数据库中的数据不正确会导致报告错误。仅纠正重复信息和不准确数据所花费的时间就是金钱的损失。
如果不正确的数据没有得到纠正，则业务决策有基于错误信息的风险。如今，很少有关键业务计划在没有支持数据的情况下发生。利益相关者比以往任何时候都更依赖于商业智能来进行数百万美元的战略选择。如果这些报告所依据的数据脆弱，那么公司未来的成功也将如此。
5.数据治理可提高ROI和客户满意度。
相反，当数据治理策略运行良好时，企业的前途一片光明。健全的数据治理计划意味着数据科学家能够专注于自己擅长的洞察力。当数据治理稳固时，跨职能团队可以说相同的语言，并将创新更快地推向市场。整个组织都受益于数据治理，因为这样可以节省时间，并且可以扩大通过见解产生影响的机会。
也许最重要的是，通过适当的数据管理，可以改善客户的数字体验，因为客户数据是准确且集中的。在日益数字化的世界中为客户创造身临其境，个性化体验的公司将是最终的赢家。
数据治理始于协作发现。
既然数据治理的好处显而易见，那么您可能想知道企业如何才能开始实施这一重要战略。关键在于团队合作和协作。数据管理是一项业务范围的功能。
没有数据治理计划或拥有次优系统的公司应考虑一段发现期。在此阶段，跨职能团队的主要成员应开会讨论公司数据。
数据治理会议应产生的结果包括公司的数据规则和标准，应如何执行这些规则以及如何管理正在进行的数据治理。
数据民主化和数据治理
乍一看，数据民主化似乎与数据治理背道而驰。但是，事实恰恰相反。当企业清楚地概述了数据治理标准时，这种清晰性使团队能够准确地知道何时提供数据访问。数据管理员拥有更大的自主权，可以快速为跨职能团队成员提供查看权限，而无需等待其他利益相关者的决定。此外，借助可自定义的权限，工具可以使数据访问更加轻松。数月之久的权限层次结构设置已经一去不复返了。当今的数据仓库工具使权限处理比以往更快。
数据治理是团队的努力。
一旦定义了数据治理策略并实施了操作程序，该工作就不会完成。数据治理每天在整个组织中进行。创建，管理和分析数据的任何人都应遵守数据规则和标准。
因为数据治理是一个整体过程，所以应该对团队成员进行教育并使其参与公司的治理政策。这种教育和参与是通过一致性和对话进行的。与数据治理，消费者保护以及隐私，效率和ROI的最终愿景相一致的团队将蓬勃发展。
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