数据治理已成为当今讨论所有数据（包括数据管理和数据安全）的首要议题。但是，要有效地进行数据治理，企业不应该一开始就跃跃欲试。相反，它们首先需要制定一个数据治理框架 ，为如何解决数据安全和数据隐私等数据问题提供一个模型。
什么是数据治理？
在制定数据治理框架之前，首先要了解这个术语。Dataversity 指出，数据治理是 "有助于确保组织内数据资产正式管理的实践和流程的集合"。换句话说，数据治理就是对组织数据进行正式管理的实践和流程。
说实话，数据治理并没有一个通用的定义，任何定义都取决于术语的使用方式。有些人使用数据治理来指管理数据的标准和准则。还有人使用数据 "治理 "一词来指数据的存储和维护方式。不过，就建立框架而言，数据治理指的是管理数据的政策和流程。
数据治理为何如此重要？
数据治理在最近几年才跃居前沿。但它并不是自己走到这一步的。它是由各种事件推动的。更具体地说，过去几年发生的一系列备受瞩目的数据泄露事件，将数据治理推到了许多信息技术专业人士的议事日程之首。
在这些事件和对数据隐私的整体关注中，产生了 GDPR 和 CCPA 等法律。这些法律对企业如何使用所收集的个人数据、如何管理这些数据，甚至可以收集哪些数据，都施加了更严格的限制。由于数据泄露事件的增加和数据隐私法的出台，许多组织都在采用数据治理框架来规范数据管理方式。
为什么需要数据管理软件 框架
虽然这已成为老生常谈，但当今的组织都是依靠数据运行的。我们每天都在产生越来越多的数据。事实上，仅在过去两年中、 世界上 90% 的数据是由.随着互联社会的兴起和物联网时代的到来，数据量将以更快的速度增长。
数据管理框架的作用是为企业管理所有数据提供一个架构。如果没有这样一个框架，企业更有可能草率地处理数据，围绕数据隐私和数据安全等问题被动地、随意地制定政策，而不是系统地积极主动地制定政策。我们甚至可以将数据治理视为一种保险政策，帮助企业降低数据可能带来的任何风险，并减少企业的责任。
数据管理框架的四大支柱
企业要使其数据成为成功的资产，需要考虑四大支柱：
- 不同的使用案例：必须通过考虑收入、成本和风险，将数据治理与业务成果联系起来。
- 可量化的价值：数据治理实施的影响需要可衡量。
- 产品能力：数据管理能力应满足数据处理的个性化需求。
- 交付模式：数据治理应该是一种可扩展的服务，这意味着处理的案例越多，组织带来的价值就越大。
数据治理有哪些好处？
贵组织将如何从实施有效的数据治理中获得回报？ 让我们来数一数...
- 数据一致性意味着无论每个人在组织中的哪个位置，都能共享相同的数据，从而避免出现一系列运营和风险管理问题。
- 数据质量的提高意味着您的决策和运营是基于准确完整的信息，而不是误导性或过时的数据。
- 利用优化的数据做出更好的决策，因此上至公司高层，下至普通员工，都能根据实际情况和运营现实做出准确的决策。
- 加强业务规划，因为企业领导者在做出关键选择时能更好地进行前瞻性预测。
- 提高财务绩效，因为数据治理可消除错误（可能还包括处罚），并优化数据驱动的决策和系统，从而提高绩效。
开发模型前要问的关键问题
在开始制定数据管理框架之前，先问自己一些基本问题：
为什么需要数据管理框架？
在开始之前，您需要问：为什么我的组织需要数据治理框架？是什么促使您和您的组织需要这样一个框架？是因为有人听说了这个闪亮的新工具，现在想要它？还是因为您的数据发生了不良事件，您想确保这种情况不再发生？无论如何，首先要明确为什么需要一个数据管理框架。
我目前的数据管理情况如何？
您需要了解贵组织当前的数据管理框架是什么样的。您是否有这样的框架？ 如果有，又有哪些控制措施和政策？更重要的是，您需要了解当前的数据治理是否是最新的，是否反映了当前的最佳实践......或者是否是几年前制定的，至今没有更新。
数据管理框架的目标是什么？
这已经超出了是否需要数据治理框架的一般问题；您具体希望通过建立数据治理框架实现什么目标？简而言之，建立数据治理框架的最终目标是什么？ 我可以为其实施附加哪些关键绩效指标？ 这是一个基本问题，有助于确定什么样的数据治理框架（如果有的话）最能帮助您实现合理的业务目标。
我的数据的未来状态是怎样的？
一旦确定了数据管理软件的目标，接下来就必须确定数据在未来会是什么样子，以及与现在有什么不同。您的信息技术部门对数据管理或未来三年或未来五年有何规划？鉴于 GDPR 和 CCPA 等法规的不断扩大，您手头甚至会有什么样的客户/消费者数据？这些问题将帮助您准确规划数据的未来状态。
建立跨学科数据管理团队
框架不是由个人建立的，而是由团队建立的。建立数据管理框架也是如此。在组建一个全面的数据管理团队时，应将主题专家、数据安全专家、IT 人员、项目经理等人员混合在一起。
但是，这个团队并不一定要完全由具有 IT 背景的人员组成：在数据管理团队中加入业务线专业人员，他们可以为团队提供一线和跨职能经验。
创建数据管理框架
一旦回答了上述问题并确定了团队，您就有了建立数据管理框架的坚实基础。但在构建过程中，您不能随意进行；您需要遵循一系列合乎逻辑的步骤。
确定数据管理战略
通过整合现有流程、人员和工作流程，创建数据战略。
从小事做起
只从一个业务领域或数据问题开始，然后逐步扩展。提示：最好从一个存在重大问题或迫在眉睫的风险的领域开始，使其成为数据治理的良好试验场。
选择正确的框架
选择最符合您的数据战略的数据治理框架。
沟通
制定沟通策略，让整个组织的人员了解数据治理。
不断更新
随着业务需求的变化，继续完善框架。
数据管理最佳做法
1.数据治理不是数据管理
数据管理是为促进数据治理软件框架而采取的行动。数据治理是数据管理决策的决策功能。
2.合作制定的框架最有效
组织内了解如何以最佳方式管理数据的员工应在框架设计中发挥关键作用，因为这将确保优化流程。
3.数据治理需要在整个组织范围内进行整合
一旦框架发挥作用，确保其在整个组织内实施，就能确保数据收集的一致性，帮助每个团队实现目标。
4.风险里程碑
数据是宝贵的，当数据在组织内部共享时，风险就会增加。建立风险里程碑将使潜在风险成为关注焦点，有助于避免代价高昂的违规行为。
5.不断完善
随着企业的发展，要不断重新审视数据管理战略，确保它仍然能够满足客户和企业的需求。
