數據治理

介紹

數據治理是什麼?

數據治理是一個全麵的方法,包括原理,實踐和工具來管理一個組織的數據資產整個生命周期。通過與業務戰略調整數據相關需求,數據治理提供了優越的數據管理、質量、可見性、安全性和遵從性跨組織的能力。實施一個有效的數據治理策略允許公司使數據容易獲得數據驅動的決策,維護他們的數據從未經授權的訪問,並確保符合監管要求。

業務數據治理的好處是什麼?

數據治理是必不可少的解鎖的價值數據,這是一個組織的關鍵資產。通過實現一個健壯的數據治理方法,企業可以利用他們的數據資產,獲得競爭優勢,贏得和保持客戶的信任通過確保聲音數據和隱私實踐。

提高運營效率和降低成本

有效數據治理使組織能夠創建一個單一的事實來源數據,防止數據擴張和筒倉,並減少重複。這導致提高效率、降低成本和更容易管理的安全性和治理概念數據。

提高生產力和更快的決策

數據治理促進民主化的數據確保數據準確性、一致性和可信賴性。它幫助用戶找到高質量的數據迅速,促進更好的理解數據的含義和內容,從而提高生產率和更快的決策。

加強合作和價值實現

一個強大的數據治理項目奠定了基礎增強跨團隊協作和共享數據,業務單位和合作夥伴。這有助於組織文化,促進知識共享,建立一個更好的數據導致增加創新,更好的決策,最大化他們的數據的價值。

增強的安全性和隱私

數據治理,緩解了安全和隱私風險通過實施控製和流程,以防止未經授權的訪問和濫用的敏感數據。它促進了文化與利益相關者的信任和透明。

更好的遵守法規和標準

有效的數據治理結果更好的符合監管要求,如HIPAA、FedRAMP, GDPR或CCPA。這個保護組織的聲譽,避免潛在的金融和法律後果,並增加利益相關者的信任。

數據編目

有效的數據治理需要的知識組織中存在的數據。這就是一個數據目錄,因為它提供了一個集中的元數據存儲庫的一個組織的數據資產。數據目錄允許利益相關者很快發現,他們需要理解和訪問數據,提高數據相關的活動,如發現、管理和分析。它作為一個可搜索的索引的所有可用的數據,包括格式、信息結構、位置和使用情況,提供語義價值的否則無法辨認的海洋信息。將一個數據目錄納入治理計劃可以幫助組織改善他們的數據管理、加強合作,減少冗餘和確保適當的訪問控製和審計信息檢索。

數據質量

在今天的數據驅動的世界裏,確保高數據質量是至關重要的準確分析,明智的決策和成本效益。數據質量直接影響數據驅動決策的可靠性和數據治理的一個關鍵方麵。保持有效的數據治理,組織必須優先考慮的評價等關鍵質量屬性的數據準確性、完整性、新鮮與數據質量規則和遵從性。因此,重點在任何數據治理策略,數據質量是至關重要的,因為它有助於跟蹤數據血統,執行數據質量規則,跟蹤變化。不要讓可憐的數據質量妥協你的業務決策和資源分配,優化數據質量的一個關鍵部分數據治理工作更好的結果。

數據分類

數據分類是數據治理的關鍵部分,涉及組織和分類數據根據其敏感性,價值和臨界。指數增長的數據,企業越來越關注保護敏感數據,降低風險,確保數據質量。分類允許組織識別和分類數據根據其風險水平和重要性,使他們能夠運用適當的安全措施和政策。一個健壯的數據分類係統增強了數據治理,降低風險,確保大規模數據質量和保護。

數據安全

組織理解的重要性給予他們的團隊高質量的數據訪問驅動洞察力和商業價值,而優先保護敏感數據未經授權的訪問。有效的數據訪問管理數據安全性和治理至關重要,和良好的數據安全治理計劃應該包括訪問控製,定義哪些團體或個人可以訪問哪些數據。這些控件可以非常具體,個人記錄或文件。數據泄露、法規如GDPR和CCPA增加風險,企業必須建立明確的治理策略,定義誰可以訪問敏感數據集,如何跟蹤任何濫用。未經授權的訪問私人或敏感信息不應該發生,並實施有效的管理策略是至關重要的維護數據的訪問和維護客戶的信任。

審計數據權限和訪問

有效的數據訪問審計數據治理和安全治理程序的一個重要方麵,尤其是在監管的行業。通過了解誰有權訪問什麼數據和跟蹤最近訪問,組織可以積極識別overentitled用戶或組,並相應地調整自己的訪問,數據誤用的風險最小化。沒有適當的審計機製,一個組織可能沒有完全意識到自己的風險的表麵積,使他們容易受到數據泄露和監管不服從。因此,一個設計良好的審計團隊在數據治理或安全治理組織中扮演著重要角色在確保數據安全、遵守法規GDPR和CCPA等。通過實施有效的數據訪問審計策略,組織可以保持他們的客戶的信任和保護他們的數據從未經授權的訪問或濫用。beplay体育app下载地址

數據沿襲

數據沿襲是一個強大的工具,幫助組織確保數據質量和可信度通過提供一個更好的理解數據來源和消費。它捕獲相關的元數據和事件數據的生命周期中,提供一個端到端視圖的數據流跨組織的數據。作為一個務實的數據治理策略的一個重要支柱,數據沿襲使組織成為兼容和audit-ready同時減少手動創建審計跟蹤的操作開銷,並為審計報告提供可信的來源。此外,數據血統賦予數據使用者進行更好的分析,並幫助團隊執行任何錯誤的根本原因分析數據,大大減少調試時間。

數據發現

隨著組織繼續從各種來源收集大量數據,使數據變得越來越重要容易分析可發現,人工智能或毫升用例。這是關鍵,加快數據民主化和開啟數據的真正價值。此外,隨著現代數據資產的出現像儀表盤,機器學習模型,查詢,圖書館和筆記本,數據發現已成為一個健壯的數據治理策略的一個關鍵支柱。組織應該認為數據發現他們的數據治理策略的一個基本方麵。它使數據跨組織的團隊很容易地定位數據資產,在各種項目合作,快速有效地創新。這有助於防止重複的數據,這可能會產生問題,因為它要花錢的堅持,並可能導致治理挑戰不同的安全級別。

數據共享和協作

數據共享和協作是至關重要的組件在當今的商業環境中,組織與內部團隊交換數據,外部合作夥伴和客戶跨多個雲,數據平台和地區。beplay体育app下载地址Beplay体育安卓版本作為外部數據的需求繼續增長,它對組織至關重要安全地交換數據,同時保持控製和能見度在如何使用他們的敏感信息。數據無塵室發揮重要作用在安全合作和控製數據,確保數據隱私法規支持。至關重要的組織投資開放格式,可互操作和multicloud數據共享技術來滿足他們的數據驅動的創新需求。此外,市場數據作為數據提供者和消費者之間的一座橋梁,促進數據集的發現和分布。因此,重塑至關重要數據共享為業務的必要性和一個健壯的數據治理策略的重要支柱產業。

一個好的數據治理解決方案看起來像什麼?

Data-forward組織優先級數據,分析和人工智能驅動業務成果,並建立他們的數據在數據lakehouse架構策略,結合數據,分析和人工智能在單一平台。Beplay体育安卓版本此體係結構結合了數據倉庫和數據湖泊的最好特性來處理所有數據,分析和人工智能的用例。所有數據都存儲在雲湖和管理的數據統一層,允許直接執行分析數據的一個副本。這種方法簡化了數據治理和安全,減少功能筒倉,使合作更容易。灌輸高信任的數據,組織可以有信心和更好地了解數據,改變,使用和在每一個分析工作負載的影響。

數據治理解決方案數據lakehouse提供了許多重要的功能:

• 集中的數據目錄:一個集中的數據目錄中存儲所有數據,毫升模型和分析工件以及每個對象的元數據。統一目錄也融入數據從現有的蜂巢metastore等其他目錄。
• 統一數據訪問控製:單一和統一權限模型在所有資產和所有的雲。這包括基於屬性的訪問控製(ABAC)個人身份信息(PII)。
• 數據審核:數據訪問與警報和監視功能集中審計,促進問責製和安全
• 數據質量管理:強大的內置數據質量管理與質量控製、測試、監控和執行,以確保準確和有用的數據是可用的
• 數據沿襲:數據沿襲,端到端可見性lakehouse數據流,如何從源到消費,列級
• 數據發現:容易使數據的數據發現科學家、分析師、工程師和利益相關者快速發現並參考相關數據和加速時間的價值
• 數據共享和協作:可以共享數據在雲-與細粒度訪問控製,區域和平台,防止孤島形成Beplay体育安卓版本
• 數據無塵室privacy-safe合作:合作與內部或外部利益相關者對敏感數據的隱私保護環境
• 開放的市場數據,分析和人工智能:發現、訪問和部署的數據集,以及人工智能模型和分析資產——例如毫升、筆記本、應用程序和儀表盤——沒有專有平台依賴性,複雜的ETL或昂貴的複製。Beplay体育安卓版本

負責數據治理?

首席數據官

你的首席數據官(CDO)是最高管治理團隊。最終,他們負責數據的安全,可訪問性和可用性。

CDO的角色包括設置係統,確保資金和人員的操作(和工具來自動化等相關方麵一些流程),並執行定期檢查其整體狀態。

數據所有者

數據所有者個人或團隊負責的技術管理你的數據集。他們可能會做出決定,團隊成員應該對哪種信息的訪問。如果他們的政策(或缺乏)導致數據泄露,他們可以被追究責任。

履行這個角色和它的許多責任,數據所有者也通常是您的組織的高級成員。

數據管家

協助日常運行數據治理工作流程,數據所有者和cdo將任命數據管家。數據管理主要涉及實現的程序出發,並確保新舊數據是適當的管理。他們負責監督合規的員工和客戶,如果他們出現和不斷升級的問題。beplay体育app下载地址

數據治理委員會

這個委員會將主體,創建相關的政策在你的組織中。

通常,它將包括高管和數據所有者,有濃厚的興趣的數據安全性和可用性。一旦他們的政策已獲批準,他們可能製定程序管理員,以及雙方當事人解決糾紛。

數據管理和數據治理之間的區別是什麼?

有效的數據管理和數據治理是至關重要的任何組織,處理數據。盡管這些術語經常可以互換使用,他們有明顯的差異。數據管理關注的是技術方麵的數據生命周期管理,包括數據攝入、集成、組織、轉換和持久性,如備份、檢索和歸檔。相反,數據治理是關於定義組織政策、框架和工具,以確保數據相關需求與商業戰略保持一致。這包括數據的準確性、一致性、遵守法規、政策和內部組織以及數據質量、安全、隱私、審計和風險管理。此外,數據治理包括定義數據所有權、角色和職責,並在整個組織中實施的政策和程序。作為一個關鍵支柱的長期戰略,利用數據作為戰略資產,數據治理中起著重要作用,而數據管理處理實現這一策略的操作方麵。