数据治理：企业成功的基石

在当今这个竞争激烈、变化迅速的商业环境中，只有最聪明、反应最快、最具创新精神的企业才能脱颖而出。然而，没有健全的数据管理计划，这样的成功越来越难以实现。随着现代企业平均每天捕获大量的内部和外部信息，利用这些数据来最大化价值、降低成本和管理风险变得至关重要。信息管理就是这样一个帮助企业实现这些目标的学科。

对于许多组织来说，并非只有一个企业数据仓库。日益增加的复杂性、大数据、非结构化数据、信息多样性和运营智能创造了一个有许多动态部分的商业环境，这需要一个全面且一致的数据处理策略。

数据治理是一套标准、流程、政策和角色，确保信息的有效和高效使用，以支持组织实现其目标。简而言之，信息治理是一个框架，帮助组织更好地管理数据资产。它建立了责任和流程，确保整个组织的数据安全和质量。数据治理明确了谁被授权在什么情况下、使用什么技术对哪些数据采取什么行动。对于所有企业来说，一个深思熟虑的信息管理策略是必不可少的，包括那些处理大数据的企业。

例如，企业需要知道并理解在不同上下文中“客户”这个术语的含义，以及在每个上下文中理解这个术语对管理客户数据意味着什么。

数据治理的好处包括提供更好的数据质量、降低数据管理成本、提高组织内所需数据的获取、降低引入错误的风险，并确保围绕数据访问的明确规则得到建立、执行和遵守。数据治理为企业带来了广泛的好处，包括：

最小化风险：违反业务数据的质量、安全、隐私、完整性、可用性和可靠性会带来重大风险。首先，如果决策所依据的信息没有达到所需水平，组织的操作就会面临风险。其次，如果企业被发现违反了重要的法律，如GDPR和HIPAA，就会面临监管行动的威胁。第三，如果公司的数据不被客户和员工信任，公司的声誉可能会被破坏。数据治理通过系统地解决可能因数据处理不当而威胁业务的关键风险来降低风险。

全企业统一理解数据：今天的中位数组织捕获、存储和操纵大量复杂的数据。这些数据是通过分布在不同业务单元的数十、数百或数千个接口捕获的。每个业务单元很容易被吸引到一个孤岛中，创建其对所使用数据的定义、理解和分类。这只会导致数据传输期间的冲突。

它通过创建在整个组织中统一应用的共同术语来协调对数据的理解。

提高数据质量：数据驱动业务决策制定。糟糕的数据质量不可避免地导致糟糕的决策。例如，想想一个主要目标是婴儿潮一代的企业，试图在一个它尚未建立存在的城市中建立存在。它需要知道的一些数据，以确保她正在做出正确的决定，是该市婴儿潮一代的人口。如果它所依赖的数据过时或不正确，那么使用它做出的任何决策都将固有地存在缺陷。

数据治理创造了一个工作环境，确保数据的一致性、完整性和准确性。

数据映射：在组织中创建或接收数据的接口如此之多，以至于随着时间的推移，很难清楚地了解公司控制下的信息。信息管理使企业能够映射所有数据的位置。这使得数据资产可更新、可用、易于集成，并更容易与战略成果联系起来。

一致合规：数据治理提高了客户体验，降低了运营成本，并增加了收入和效率。对于许多组织来说，信息治理计划主要是由合规需求驱动的。企业受制的实际数据法规将因行业和管辖区而异。

法规和标准可能包括GDPR、HIPAA、SOX和PCI DSS。不合规的处罚可能是严厉的。在重复违规的情况下，可能会导致吊销营业执照。

改善数据管理：数据治理和数据治理经常被交替使用，但数据治理是数据治理的一个子集。一个好的信息管理框架为高度自动化的世界和技术驱动的世界带来了人文关怀。

这超越了传统过度关注系统控制的最佳实践和行为准则。确保数据管理合规性、安全性和法律领域的一致和全面应用。

更好更快的报告：数据治理实施练习有助于简化和组织业务信息。这样的组织不仅提高了数据质量，而且还导致了更好更快的报告。

业务数据的分布式、不规则、不一致和多样性的性质常常使得获得引人注目的洞察变得困难。由于需要有效地进行格式化和协调，生成业务报告的过程通常需要花费数小时甚至数天，这并不罕见。

信息管理迫使数据的整合和集成，加速洞察的获取。

更好的协作：企业可以拥有优秀的员工。然而，拥有优秀的员工并不一定意味着一个高效的部门。一个单独有效的部门并不总是转化为一个有效的组织。部门之间的更好协作，组织的整体工作输出质量就越好。

实施数据治理计划意味着打破部门之间的墙壁，促进数据处理的协调方法。即使在完成数据管理框架之后，部门之间建立的协作和友谊渠道可能会在很长一段时间内持续存在。

此外，整个企业中高质量的数据和一致的数据处理将消除许多以前存在的摩擦点。

增加数据价值：在过去的十年左右，企业开始将数据视为与建筑物、汽车、现金和员工同等重要的业务资产。然而，业务数据的价值在于其能够有效地推动业务朝着其战略目标前进。

数据治理框架提高了数据的质量，从而使其对公司更有价值。

降低成本：管理不善和处理不当的数据增加了业务成本。一个考虑不周的策略、部门间的冲突、有缺陷的模型、信息不足的产品开发和糟糕的规划都是导致企业因数据不佳而做出决策，最终导致公司付出高昂代价的各种方式。

信息管理提高了业务数据的质量，从而消除了企业本应承担的不必要的费用。

信息管理不仅仅是关于技术，但在任何有意义的方式下实施数据管理几乎不可能不依赖于IT系统。毕竟，今天的大部分业务数据都是以电子方式存储的。有许多信息管理工具可供选择。它们的价格和功能差异很大。

除了考虑预算等基本因素外，还有一些方面需要注意，以确保选择最合适的数据管理技术，包括可扩展性、与现有系统的兼容性、客户支持的质量以及以前用户的评论。

以下是一些数据治理工具的例子：

1) Integrate.io

它是一个数据集成、ETL和ELT平台。这是一个基于云的解决方案，用于创建简单和可视化的数据流到数据仓库。它提供了集成、处理和准备云中分析数据的功能。该平台允许实施ETL、ELT或复制解决方案。

它是一个弹性和可扩展的平台，可以运行简单的复制作业和复杂的转换。可以使用Integrate.io工作流工具组织和安排数据流。

2) Alation

Alation开创了数据目录市场，现在正引领其演变为一个涵盖广泛数据智能解决方案的平台，包括数据搜索和管理、谱系、发现、管理、分析和数字化转型。

凭借其强大的行为分析引擎、内置的协作功能和开放接口，Alation结合了机器学习和人类洞察力，成功应对了即使是最棘手的数据和元数据管理挑战。超过250家企业实现了业务成果，包括Salesforce、Cisco、Docusign、Finnair、Pfizer、Nasdaq和Albertsons。

3) Dataddo

定价：定价从每月20美元/数据源开始。Pro和企业计划提供额外的功能，如免费历史数据加载、辅助连接等。Dataddo是一个基于云的、无需代码的ETL平台，为提供了技术和非技术用户的完全灵活的数据集成——它有广泛的连接器和完全可定制的指标，允许用户快速轻松地创建强大的数据管道。Dataddo的直观界面和简单的设置让专注于集成数据，而不是浪费时间学习平台。