数据治理重要，因为它为组织的数据带来意义。它通过管理和健壮的业务术语表为组织的数据增加了信任和理解，从而加速了整个企业的数字化转型。
为什么数据治理很重要?
数据治理是关于管理数据和流程，以便将数据用作符合策略和标准的一致、安全和有组织的资产。有效的、企业级数据治理做以下事情:
- 打破部门藩篱
- 决定政策
- 支持数据管理过程
- 显示数据是如何组织的
- 在整个组织中对齐术语
- 连接技术数据库和这些术语。
数据治理之所以重要，是因为它超越了数据管理或主数据管理;它允许数据公民访问正确的信息并从数据中提取价值。
数据治理的好处是什么?
有效的数据治理为整个组织的所有团队成员带来价值。数据治理可以解决许多用例，但数据治理以类似的方式为这些条件带来价值。
数据治理创建共享语言
数据治理允许跨部门的团队成员定义业务术语、kpi、规则、策略等，以便组织中的每个人都使用相同的语言。通过创建这种共享语言，组织可以建立共同的理解，并利用相同的、一致的和可信的信息。
数据治理将人们聚集在一起进行协作
数据治理通过共享语言提供了一个协作框架;部门内部和跨部门的队友可以使用相同的术语进行通信并分析相同的数据。此外，明确角色和职责可以消除混乱，并使数据流程和协作易于遵循。
数据治理使数据有意义
数据治理为组织的数据带来上下文。它使团队能够组织、记录和评估可用信息资产的质量。通过定义术语、建立控制、确定职责等，数据治理确保所有团队成员都拥有信任数据、访问数据和开发有价值的见解所需的上下文。
创建数据治理计划
现在您已经了解了数据治理的重要性，接下来还需要了解如何进行数据治理将数据治理付诸实践．在开始制定数据治理策略时，您应该考虑以下步骤:
1.承认IT和业务之间的脱节。
尽管IT作为保管人支持您的数据需求，但业务部门最了解自己的数据，能够解释供应链、损益结果和其他业务报告如何推动实际业务结果。
在许多情况下，您的IT组织应该通过授权最终用户使用技术平台和启用自助服务来帮助业务，而不是为部门创建或管理数据资产、术语、电子表格和报告。一个成功的组织每天利用的数据量应该成倍地超过支持IT工具的员工的能力。
当业务部门能够在记录系统中创建和定义他们自己的术语和数据流时，他们将能够更好地实现他们的效率(或低效率)并更快地解决他们自己的业务问题。
2.向业务用户阐明数据治理的价值
如果您的业务用户继续将数据治理视为一个IT问题，请阐明高质量和可访问的数据可以为业务的所有单元带来的价值。评估和沟通ROI数据治理程序，这样他们就能感受到更真实的好处。考虑分享不同团队的不同优势:
- 销售和营销-通过使用更高质量的数据来创建更有针对性的活动来增加销售
- 采购——通过使用受治理的数据来优化采购流程和供应链，从而降低成本
- 法律和合规——通过建立数据的所有权和政策，避免不合规、违规和罚款。
- 财务-利用更好的管理和易于获取的数据改进报告。
3.战略性地实施技术
现实情况是，有许多伟大的技术利用新功能来发现数据和标记术语，以加速数据识别的繁重工作。然而，在一天结束时，自底向上的方法必须由各自的业务所有者和管理人员进行验证。在许多情况下，独特的业务流程经常成为例外—无论如何都需要人工交互。一家成长型公司如果想要加速盈利并降低风险，通常会比自动化所依赖的结构化环境更聪明。
- 任何技术都能准确地检测业务单元、法律、隐私、合规、人力资源、供应商或供应商之间的业务工作流的动态变化吗?
- 您的组织如何记录今天的信息流，以便对明天的信息流做出明智的决策?
人是这些业务驱动的决策的中心，应该利用技术来协助记录人的过程，而不是仅仅依赖于创新或决策。
为什么未来数据治理的重要性会增加?
不可否认的是，数据治理将继续存在，原因很简单，基于数据做出业务决策是不会消失的。越来越多的企业正在转向数据分析来优化他们的性能，但要从数据中获得最佳分析，您需要使用组织良好、干净的数据集，组织的每个成员都可以信任这些数据集。
数据治理的重要性将随着时间的推移而增加，因为组织必须考虑以下问题:
- 创建了更多的数据，组织可以访问更多的数据
- 数据变得更加复杂——创建了更多类型的数据
- 更多的技术进入市场
- 检验数据的新方法出现了
- 更多的法规被写入法律，组织必须遵守
任何有远见的组织都需要可靠的数据来提出准确的、数据驱动的建议，必须考虑数据治理如何帮助他们实现目标。
跟上变化的步伐
请记住，数据治理不仅仅是一个一次性的项目或计划。数据需要是动态的。数据实践需要随着公司和市场环境的发展而发展。持续检查业务用户不断变化的需求。投资于自动化数据处理的技术。紧跟行业趋势，最终记住数据治理对加速数字化转型的重要性。
