数据治理构成了公司范围数据管理的基础，可以有效地使用可信赖的数据。有效的数据管理是一项需要集中控制机制的重要任务。

什么是数据治理？

数据治理包括管理和保护公司数据资产所需的人员，流程和技术，以保证通常可理解，正确，完整，可信，安全和可发现的公司数据。数据治理主要包括以下：

为什么数据治理这么重要？

公司内部缺乏有效的数据治理保证了一件事：数据存在不良。这种糟糕的数据表现在不一致的定义，重复，缺少字段和其他经典数据失礼。这些都是应该解决的明确问题 - 但具体是什么能够为解决这些问题的公司带来投资回报率？

以下是强调数据治理重要性的三个主要好处：

1.数据治理节省资金

简单地说，数据管理提高效率。重复的帐户会导致重复工作，或者至少会导致浪费时间来追踪营销，销售，财务或分析工作中的重复帐户。数据治理可以减少数据库中的错误，为您的企业提供可靠的数据库，并节省宝贵的时间，否则将用于纠正现有数据。节省的时间是节省的钱。

此外，数据治理迫使企业明确定义其核心数据以及管理核心数据的规则。数据治理项目的开始是让每个人都在同一页面上关于核心数据定义的绝佳机会。执行此操作可确保长期提高运营效率。

2.糟糕的数据治理是危险的

缺乏有效的数据治理是一个安全问题，原因有两个：与脏，非结构化数据和法规遵从性问题相关的外部安全风险。

错误的数据和结构错误的数据会带来安全风险，原因很简单，如果您的数据库中存在脏的非结构化数据，那么如何快速判断何时出现问题以及如何有效监控哪些数据存在风险？良好的数据治理工具和实践可以更轻松地监控整个数据库中发生的情况，并且可以更轻松地查看哪些区域可能存在风险。

法规遵从和数据治理日益成为一个热门话题。随着人们继续了解其个人数据的重要性，政府开始采取公平存储，保护和使用客户数据的方式。

以GDPR为例。该法规将于2018年初生效，使欧盟居民能够更好地控制其个人信息，包括着名的“被遗忘权”，使欧盟居民能够要求从商业数据库中删除所有数据。 （请注意，这适用于与欧盟居民开展业务的任何公司，因此该法规可以轻松跨越美国）。对于混乱的，未受管理的数据沼泽，可能无法保证在请求时删除关于特定个人的所有数据。这使您的公司面临极大的风险和可能的严厉罚款。

3.良好的数据治理提供了清晰度

花点时间想象一下完美数据的保证对您的业务意味着什么。有效的数据治理使数据通常清晰，标准化和准确，让您高枕无忧。这种影响在整个公司中产生了影响。

以下是此清晰度将提供的一些好处：

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深入了解您最重要的指标可能是什么

对分析更有信心

数据治理——数据质量管理平台

通过 EsDataClean，可以及时发现、定位和解决数据仓库建设过程中各环节的数据质量问题，并完成问题数据的流转和处理，同时对数据质量进行评估和监控，有助于不断改进数据质量管理水平，大大提高数据仓库建设效率及展现层的数据可靠性。

EsDataClean用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的数据质量问题。它以标准化的数据质量规范为基础，运用数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术帮助组织建立数据质量管理体系，提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性、逻辑性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据治理——元数据管理平台

亿信元数据管理平台元模型以Meta Object Facility(MOF)规范为基础，支持XMI格式的元模型导入和导出，同时内置大量技术元数据、业务元数据的元模型，用户可直接使用。元模型管理对元模型的基本信息、属性、父子关系、依赖关系、组合关系的增删改查操作，内置元模型的内置信息不允许修改或者删除，但可进行新增操作。

对元数据信息的维护除界面手动操作方式外，亿信元数据管理平台利用内置采集适配器，让用户通过配置数据源参数及定时采集任务，进行自动化采集。实现直连数据源的端到端元数据采集。

未来会如何？

数据治理是当今数据驱动型公司的关键，而今天的公司究竟是不是想要数据驱动？我们现在知道为什么数据治理目前很重要，现在考虑公司在不久的将来可以从中受益的三个主要力量：物联网，人工智能和大数据。

所有这三种力量都通过大量数据为许多公司带来了巨大的希望，通过这些数据可以获得洞察力和智慧; 但是，数据的涌入增加了 对有效数据治理计划的需求。如果公司没有领先于来自物联网，人工智能和大数据的脏数据，那么主要结果可能只是一个巨大的数据沼泽，而不是董事会成员所期望的智能和利润增加。

数据治理最重要的因素之一是与负责收集，管理和使用数据的所有团队和个人保持一致。确保每个人都参与进来，并且有明确的目标，明确定义的流程和明确的权限级别，以使一切顺利进行。数据治理的关键是有效的协作。正确的数据治理工具应该与这些原则齐头并进。确保您评估的任何工具都易于为业务和IT用户使用，实现跨团队的无缝协作，并且足够灵活，可以根据您不断变化的业务需求进行改进。