什么是数据治理？
数据治理是一个包含可用性，适用性，完整性和安全性的四向框架。它是由使用技术的利益相关者使用的一组流程，用于确保管理和保护重要的关键数据。它涉及到个人，方法和创新的简化协调，其顺序使其能够实现任何组织的数据价值。它充当业务和IT之间的桥梁，用于决策和计划。虽然人员，流程和技术是良好数据治理的核心，但技术只是数据治理不可或缺的推动因素。它必须作为组织内的规范工作流程来实施。没有这种纪律，数据永远不会被视为有价值的商品。
为什么数据治理很重要？
数据治理需要确保组织的信息资产在整个企业中得到正式，适当，主动和有效的管理，以确保其信任和责任。
数据治理包括收集数据，修改和标准化数据，并使其易于使用。它使数据保持一致。数据治理确保关键数据在合适的时间以标准化和可靠的形式提供给合适的人员。这意味着更好地组织业务运营。采用和实施数据治理可以提高组织的生产力和效率。
各种数据治理方法
未知的东西无法得到保护。这种说法在网络安全方面更为突出。领先的研究表明，65％的人没有能力检测数据泄露数据治理必须被视为企业的努力。你可以分段实现它，但它必须始终并且必须具有企业视角。为此，首先必须建立一个治理机构，为组织创建必要的战略和政策。这不是一次性的练习，而是需要监控和维护的持续努力。持续监控，维护和审查数据至关重要。任何数据治理计划的成功都可以通过IT，业务部门和数据利益相关者之间的有效沟通获得。其他成功因素包括在简化的预定义通信计划中提供足够的文档和变更，问题和任务的沟通。安全，高性能的数据治理计划将在必要时借助适当的技术解决方案帮助任何组织利用其真正的业务价值数据。任何数据治理计划的最终目标都是通过采用“数据优先”理念，使组织能够有效地应对市场带来的挑战和机遇。
用于网络保护的一些工具和技术是什么？
与任何其他计划一样，文化差异和数据采集与管理的孤岛方法在形成和维持数据治理计划方面存在障碍，同时缺乏持续的高级商业赞助。不正确的基础和缺乏指标是数据治理失败的其他原因。适当的基础包括：适当的数据管理，数据模型，元数据等。从根本上说，需要治理的基础是数据治理的最基本要求。
组织不可能在一夜之间转变，特别是在数据治理等劳动密集型计划中。期望在几个月内从“无程序”阶段到“企业级”计划的彻底改变是不切实际的期望，并且可能导致数据治理失败。低估要完成的工作量，过度计划和减少执行，缺乏持续的业务/业务承诺以及缺少计划人员/办公室也是数据治理失败的一些原因。规划，确定范围和执行数据治理计划可能具有挑战性，因此可以分阶段完成以实现预期结果。
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