?組織中存在哪些數據？存儲在哪里？最佳數據是什么？如何訪問？可以相信它嗎？

一種數據目錄負責有效地查找和理解數據部分。提供和監(jiān)控數據訪問，確保數據質量和數據保護——所有這些都在數據治理之下?，F在，數據目錄正在結合數據治理工具集，將數據編目和數據治理合并到一個工具集中是非常合適的。那是因為其功能是如此交織在一起。

什么是數據治理

有人說是一套程序和政策，有人說是數據管理。隱私和編目領域的各種供應商都試圖將他們的軟件作為數據治理軟件進行銷售。 

根據 Lights on Data的說法， “數據治理使組織能夠對數據資產的管理施加控制，包括確保數據適合其預期目的所需的人員、流程和技術。

簡而言之，數據治理是提供和監(jiān)控數據訪問、確保數據質量和數據保護的過程。 

當我們談論數據治理時，談話中經常會出現以下術語。為了更好地理解，簡要定義。 

• 數據發(fā)現——從組織現有的數據資產中找到相關數據并快速理解的行為。    
• 數據沿襲——是數據起源方式和地點及其處理邏輯和目的地的圖形表示。
• Business Glossary – 是一個存儲庫，使數據管理員能夠在整個公司內構建和管理通用業(yè)務詞匯。一個業(yè)務詞匯表可以包含許多數據字典。
• 數據字典——是一個定義數據元素、它們的含義和它們的允許值的存儲庫。雖然數據詞匯表是企業(yè)范圍的，并且應該創(chuàng)建以提高對數據的業(yè)務理解，但數據詞典本質上更具技術性，并且往往是特定于系統(tǒng)的。
• PII – 個人身份信息
• 數據隱私合規(guī)– 是公司遵守個人信息保護準則或法規(guī)。
• 主數據管理
• 數據質量——數據質量是對數據在給定環(huán)境中服務其目的的適應性的感知或評估。數據的質量取決于準確性、完整性、相關性和最新程度等因素。（來源：WhatIs.com)
• 數據管家——數據管家是一個角色，有助于為業(yè)務用戶提供高質量的數據，這些數據可以以一致的方式輕松訪問。

每個組織都在從數據治理中尋找解決其數據相關問題的方法。意味著，如果與來自不同公司的董事或CDO交談，他們對數據治理的理解會有所不同，因為他們面臨的挑戰(zhàn)不同。 

為什么數據治理突然變得如此重要？

很多人都會在某個時候想到這個問題。盡管電子形式的數據自計算機以來就已經存在，但數據治理已成為近幾年的熱門話題。 

這是因為正在從繁瑣的集中式應用程序轉向基于 SAAS 的、易于使用的應用程序。 

SAAS、數字營銷和銷售應用程序的出現創(chuàng)造了新一波孤立的應用程序。當您只有一個應用程序來完成整個業(yè)務功能（即 SAP）時，不會遇到任何治理問題，因為 SAP 提供了解決方案。然而，當有多個應用程序時，就會出現各種數據挑戰(zhàn)。

在以下部分中，將看到 BI/分析與合規(guī)性如何使自動化和結構化數據治理的需求變得復雜。

數據治理驅動因素

對于有效的數據治理，了解哪些因素將數據治理推向緊迫點至關重要。

主數據管理

當有多個應用程序執(zhí)行不同的業(yè)務功能時，總是需要通用數據，例如客戶、員工、會計科目表和材料。為了克服企業(yè)中的挑戰(zhàn)，IT 部門通常會確保一個應用程序是特定數據元素的主控，而其他應用程序僅用于處理潛在客戶。必須集成這些應用程序并進行單點登錄。

 一個典型的組織有大約 100 多個執(zhí)行不同業(yè)務功能的應用程序。在這些應用程序的實施過程中，領導層對主數據記錄做出決策，然后將一個應用程序與其他應用程序集成。 

購買和實施新應用程序通常是一項聯合（IT/業(yè)務）功能。項目團隊確保主數據僅保存在一個應用程序中。但是，還有其他各種驅動因素，例如并購和快速增長，為主數據創(chuàng)建了多個源系統(tǒng)。

為了合并主記錄，需要創(chuàng)建一個 IT 項目，并使用特定工具來管理它們。這些類型的項目很昂貴。作為項目的一部分，進行了整個治理活動。在大多數情況下，所有利益相關者和咨詢公司都參與解決這一挑戰(zhàn)。 

集成

由于多個應用程序執(zhí)行許多業(yè)務功能，因此集成它們非常重要。例如，CRM系統(tǒng)可能需要與財務系統(tǒng)相結合才能完成采購和開票流程。

由于數據在集成過程中流動，因此需要進行管理。這些集成大多是自定義編寫的，需要 IT 人員的支持。這個問題也可以稱為關于業(yè)務規(guī)則的數據治理問題。通常，會組建一個支持團隊。它的工作是管理這些集成。 

商業(yè)智能與分析

可以分兩部分提供商業(yè)智能和分析。第一個是為管理層持續(xù)提出的問題提供答案，第二個是通過分析增強面向客戶或內部的應用程序。

一些問題將包括。“本季度進行了多少銷售？” “費用或利潤是多少？” 這種數據聚合稱為 BI / Reporting。另一方面，當客戶登錄時，您根據他或她過去的行為向他提供有關新產品的信息。這是分析的結果。

分析的一個特殊示例是亞馬遜產品推薦過程。

隨著商業(yè)智能和分析變得越來越突出，每個業(yè)務部門都在招聘自己的數據科學家。隨著數據的日益豐富，他們提供對數據的訪問和有關該數據的知識變得越來越具有挑戰(zhàn)性。因此，大多數業(yè)務部門都要求自動化數據治理。 

遵守數據隱私和財務法規(guī)

法規(guī)有嚴格的規(guī)則來處理組織如何捕獲和存儲客戶數據。這些規(guī)定不僅涉及單個數據元素，還涉及 cookie-id 或任何可以跟蹤客戶行為的機制。

由于公司將各種數據存儲在不同的數據庫中，因此由于合規(guī)性，他們需要管理數據以及與之相關的所有問題。 

數據質量保證

所有這些需求都將數據治理推向了迫切需要的地步。他們都有不同的業(yè)務需求，正在尋找解決方案。