为何治理
这突出了数据治理的重要性。由数据治理研究所定义为“信息相关过程的决策权和责任系统，根据商定的模型执行，描述谁可以采取什么行动与什么信息，何时，在什么情况下，使用什么方法。 更简单地说，数据治理包括管理数据资产所涉及的流程和框架。例如，组织需要了解如何通过了解“客户”在不同部门中的含义以及如何进行整体管理来定义数据。由于客户可以在组织内部拥有多个接触点，因此管理这些交互始终变得非常重要。
客户见解只是一个开始。这些概念适用于所有类型的数据，无论是操作数据，事务数据还是分析数据。管理信息的方式将影响其使用方式。如果信息不可信，则几乎不可能从其使用中获得全部价值。
商业利益
许多商业智能和分析项目专注于组织内的有限数据集。许多项目利益相关者认为，分析框架内的治理就足够了。然而，现实情况是，数据治理应涵盖整个组织的所有数据资产，以创建一致的信息视图，并提供一种管理不一致性和潜在数据质量问题的方法。
虽然非常注重技术和数据，强有力的治理会影响业务。更好的客户列表和对人口统计，产品，供应商，合作伙伴等的洞察力可以提高可见性。如果使用得当，这种可见性可帮助组织更有效地管理其数据，并帮助识别潜在机会和管理绩效。实际上，一些商业利益包括：
1、能够管理数据质量，从而提供更好的洞察力和更快的洞察时间
2、跨部门更好地协作
3、更高效的数据管理，支持自动分析和更广泛的业务洞察
4、组织的主要优势在于，正确的治理可提供更有效的信息访问和可见性，从而实现更好的分析。
云数据治理
随着越来越多的企业和组织意识到将部分或全部数据存储和流程迁移到云集成战略的好处，对有效数据治理的需求大规模增加。
迁移到云计算就是将某些任务委派给第三方，例如基础架构管理，应用程序开发，安全性等。云计算还涉及技术资源的虚拟化，这可能会产生数据主权挑战 - 例如规则要求数据居住在某个地方或国家。此外，云优先策略通常鼓励分散，允许业务线或工作组独立地推出自己的系统，这可能导致不受控制的数据蔓延。
这就是治理找到位置的地方。首先，战略数据治理计划对于将内容迁移到云至关重要。无论组织是迁移到混合云还是完全云数据模型，数据迁移过程都将享有整体数据治理计划的所有相同优势，迁移本身将更加高效和安全。
此外，将数据流程移动到云中会增加一层关于安全性和访问的复杂性。虽然完全本地数据解决方案仍然需要强大的数据治理策略，但利益相关者尤其欣赏数据在云中移动时的数据治理价值。
数据治理工具
为了找到适合您组织的数据治理方法，请寻找可以快速，经济地与组织现有环境集成的开源，可扩展工具。
此外，基于云的平台将允许您快速插入经济高效且易于使用的强大功能。基于云的解决方案还可以避免本地服务器所需的开销。在开始比较和选择数据治理工具时，请专注于选择可帮助您实现数据治理策略中规定的业务优势的工具。
这些工具可以帮助您：
1、通过发现，分析和基准测试工具和功能捕获和了解您的数据。例如，正确的工具可以自动检测新数据集中的一条个人数据，如社会安全号码，并触发警报。
2、通过验证，数据清理和数据丰富提高数据质量。
3、使用元数据驱动的ETL和ELT以及数据集成应用程序管理数据，因此可以使用端到端数据沿袭来跟踪和跟踪数据管道。
4、使用主动审查和监控的工具控制您的数据。
5、记录您的数据，以便可以通过元数据进行扩充，以提高其相关性，可搜索性，可访问性，可链接性和合规性。
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