多年来，公司资产的定义发生了变化。它已经从实体建筑转移到知识产权等虚拟资产。但是，很少有公司意识到他们的数据有多么重要。公司数据共享的增加需要公司制定可靠的法规框架，以规范数据的处理、管理和处理方式。
这需要所有接触数据的人的输入。数据治理扩展到数据的物理存储，以及有关如何移动和处理数据以服务于最终用户的策略。
什么是数据治理？
数据治理涉及建立程序和法规，以实现数据的顺利共享、管理和可用性。这个想法是为了防止资源重叠。当拥有数据治理程序时，会体验到更快的决策过程，同时将数据从公司的副产品转移到企业内的关键资产。
大多数情况下，公司提到数据治理一词主要用于指代数据存储。但是，治理涉及的远不止这些。它将扩展到如何获取这些数据、使用它并将其分发到公司的各个部门。治理将包括数据安全、检索、同步和确保数据的准确性。
什么是数据治理策略？
数据治理策略定义了数据的命名、存储、处理和共享方式。数据不再是应用程序的副产品，而是成为重要的公司资产。该策略定义了如何在企业中有效地使用数据。
在这方面，公司将建立流程和结构来清理、存储和共享这些数据。这个过程消除了资源的重复，同时使企业中需要它的人能够访问重要数据。当拥有有效的数据治理策略时，就可以知道数据的来源、存储位置以及谁可以访问它。数据战略先于法规遵从。实际上，它提高了合规性。
数据治理策略的组成部分是什么？
当拥有数据治理策略时，就能够在企业中的各个团队之间管理和共享数据。数据治理策略的最大问题是将其定义得太细。通常，大多数企业将确保保存其数据的服务器得到很好的保护。大量投资将用于购买服务器和开发强大的机房。但是，数据治理不仅限于此，还提供了一个关于如何访问数据以及如何在各种企业结构之间共享数据的框架。
五个重要组成部分可确保拥有有效的数据策略。
1.识别
在实施任何数据策略之前，必须首先设法了解拥有的数据。还必须确定数据的来源。数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。一旦确定了数据，就可以进行清理、操作和存储。就像通过邮政地址识别住宅一样，数据必须很好地编目。在这方面，数据将具有名称、值、定义的格式和来源。
2.存储
数据存储不仅仅是物理存储，还包括在整个企业中轻松共享各种数据流。企业使用各种基于云的应用程序，并且在谁可以使用原始数据方面存在重叠。公司将根据正在处理的数据类型分配存储空间——分析系统、事务处理应用程序或通用文件。存储应该从数据创建扩展到包括如何共享和使用相同的数据。
这还将包括有关如何在各种企业系统之间移动这些数据的计划。现在，企业的大部分数据都是事务性的；这意味着它需要从一个部门转移到另一个部门，才能使其有意义并有助于决策。在其他情况下，将在不同的公司之间共享数据。
如果没有数据存储策略，将在访问和共享这些数据时遇到挑战。将数据仅存储在一个位置也变得不可能。这在上传数据时造成了后勤问题。当拥有高效的存储策略时，它将帮助用户无需复制即可访问数据。
3.规定
当IT基础设施处于起步阶段时，应用程序将存储在单个计算机或服务器上。然后其他用户需要制作数据的副本，然后对其进行处理以满足他们的需求。今天，IT世界发生了变化，许多应用程序共享相同的数据。
在云上有应用程序，部门将在它们之间传递数据以进行决策。数据重用和共享已成为常态，这需要数据策略规定来解码这些数据，以便企业的其他部分可以使用它。
由于没有管理此数据共享的企业规则，可能会发现工作人员之间出现官僚主义。与其对数据进行解码以服务于特定应用程序，不如将用户考虑在内。数据共享有助于公司提高生产力，从而提高运营效率。
4.流程
创建数据时，它是原始形式，对最终用户几乎没有帮助。它要有用，就必须经过一个准备和转化的过程。数据可以通过内部或外部来源进入公司。当有多个应用程序时，可以访问原始形式的数据，这使得它们难以消化。
必须对数据进行处理，使其符合企业内的广泛来源。开发人员将负责标准化和转换这些数据以供各种最终用户使用。这是一个复杂的过程，也是数据分析的专长。将部署复杂的代码和应用程序以确保此过程成功。过程的目的是确保数据可以被重用和共享。
5.治理
一旦制定了共享和存储数据的策略，接下来就需要制定一套法规来管理应用程序和员工处理数据的方式。设置治理框架并不是困难的部分，挑战始于采用。
一旦政策到位，他们将制定在数据命名、共享和操作期间要做什么。创建数据框架留给IT部门的日子已经一去不复返了，现在它涉及共享数据的所有部门。在开发治理结构时，应该确保它不严格和复杂。
复杂性可能导致数据受限。当数据能够流向企业的所有成员时，它具有提高生产力的额外好处。
数据治理的好处是什么？
1.运营效率
我们生活在一个数据驱动的世界中，公司终于承认他们的数据是公司资产的一部分。数据治理策略可以实现数据的高效共享，而不是由一方持有数据。这会导致更好的决策过程。数据已从仅由IT部门持有，转移到人力资源、客户服务和财务部门。当拥有像ERP和CRM系统那样的集中数据时，可以防止资源重复。
2.促进协作
当数据向企业中需要它的每个人开放时，它会提高企业中团队之间的透明度和协作。例如，很容易注意到CRM系统中的共享数据已被编辑或删除。但是，如果公司缺乏数据治理策略，则很容易操纵数据。当企业中的不同部门能够共享数据时，它会鼓励成员更深入地了解数据。这种数据共享可确保公司资源得到有效利用。
3.保持数据干净
许多企业花费大量时间来积累数据。但是，其中一些数据可能不相关或不可用。拥有数据治理策略，可确保存储的数据是干净的。需要更新或删除数据才能使其具有相关性。清理数据后，可以确保团队快速做出决策。
结论
数据处理主要由IT部门负责。但是，随着时间的推移，在CRM或ERP等系统中已经看到了很多相互依赖。这就需要一个数据治理策略来管理数据的命名、存储、处理和共享方式。发生这种情况时，企业可以享受更快的决策过程并消除资源重复。并非所有接收和存储的数据都是相关的和可重用的。
制定数据策略后，可以清理、更新和删除一些数据，以满足企业的需求和目标。制定数据策略将定义如何在企业内部以及与外部人员共享数据。由于制定了如此多的监管法规，大多数公司都制定了数据策略，以避免因不合规而受到处罚。
数据治理涉及建立程序和法规，以实现数据的顺利共享、管理和可用性。这个想法是为了防止资源重叠。当拥有数据治理程序时，会体验到更快的决策过程，同时将数据从公司的副产品转移到企业内的关键资产。
