可以加强您的数据治理框架的五大方面

信息就是力量，您的组织每天都依靠它来做出明智的商业决策。不幸的是，组织产生的数据并没有按照应有的方式进行管理。

大数据调查表明，业务和技术之间的伙伴关系是确保采用成功的数据驱动计划的关键。
今天的企业受到链接断开，丢失文件和重复数据的困扰，这些数据显示了他们的数据流管理不当。此外，隐私法中的违规行为和缺乏问责制继续阻碍快速解决的可能性。严格的隐私法律

GDPR鼓励更好的治理。在本次调查中，71％的组织认为这些法律有助于改善数据治理。

这就是数据治理框架的用武之地; 一种治理解决方案，可持续监控您的数据，为您提供最佳的洞察力。鉴于我们对这一领域的热情，我们列出了可以加强您的数据治理框架的前5个方面：

确保数据隐私和安全
关于数据治理的第一件事就是它能够实施数据隐私。数据隐私意味着仅在严格的“需要知道”的基础上保护和共享敏感数据。这意味着在整个数据的生命周期中，只有授权人员才能在任何给定时间访问它。

如今，公司可以访问大量的个人身份信息  （PII）。此信息通常来自多个数据源，如登录页面，个人资料，反馈详情，调查等。除了保护机密业务数据外，公司还需要保护通过它们的所有敏感第三方信息; 这包括属于其客户/客户及其业务合作伙伴的私人信息。

允许敏感的PII落入坏人手中会将事件归类为“信息泄露”。这是一件非常危险的事情; 无论是业主的隐私还是负责保护数据的公司的声誉。

因此，对于企业来说，拥有一个可以确保数据隐私和安全性的强大数据治理框架非常重要。使用良好的数据治理工具，您可以定义所述数据的性质，监控其存储，并监督其使用情况。它还可以使您遵守最新的数据隐私法律（例如GDPR），并帮助您遵循有关数据所有权的正确政策。

始终如一地维护 数据质量
“数据转储”这个术语很受欢迎是有原因的。数据源的唯一工作是收集信息并将其“转储”到可以访问它的位置。这就是为什么企业必须筛选数PB的数据才能找到有意义的东西来获取商业见解。

只有在将这些数据分类为可用的，有用的部分之后，它才开始被实现为资产。因此，数据质量是将原始数据转换为可用形式并将其作为资产维护的简单行为。

数据治理可帮助您发现新的信息来源，并从您的数据中获取更好的业务价值。它还可以识别损坏/丢失的信息，防止重复信息相互干扰。通过数据治理，可以标记过时的信息以引起注意，并且可以向组织内的正确团队突出显示关键数据。

断开的链接，不完整的文件，不正确的优先级等等都是极大地影响数据质量的事件。数据治理实践有助于修复此类事件并维护它。必须在整个数据生命周期内实现良好的数据质量。

此外，实现这一目标的最佳方法之一是使用人工智能。
人工智能（AI）和机器学习（ML）
实时数据管理可以实现任何企业始终如一地保持数据质量和安全性的梦想。通过机器学习（ML）和（AI），我们可以达到数据治理的新高度，而这些高度本来是人类劳动力无法实现的。虽然实施人工智能概念可能带来挑战，  但总是值得努力。

采用（AI）的数据治理工具可以帮助进行预测分析，以预测重要趋势。当时间敏感的决策无法延迟，并且及时的信息可能意味着重要商业交易的成功/失败时，这些将是关键。

（AI）带来了跟踪模式和发现之前可能丢失的隐藏数据的演化能力。自动化允许数据治理工具连续扫描数据储备，而无需手动执行此操作所带来的大量时间因素。机器智能的准确性和可靠性进一步使其成为数据治理解决方案的必备补充。良好（AI）随着您的治理需求而增长，同时

遵守管理它的所有策略。
这与引导式分析的优势完美结合，可以彻底改变您从数据中学习的方式。

指导分析活动的好处
有很多方法可以从高质量的数据中获取洞察力，而企业往往依靠开发人员或分析团队来提出这些数据。但是，一个好的数据治理工具可以让您改进这种分析方式。通过用户定义的词典和模式阅读治理需求，通过引导式分析，您可以从自己的数据中获得最佳的洞察力。

自动分析活动可以监控存储库并显示传统 数据分析方法中可能遗漏的关键发现。他们可以检测数据列之间隐藏的关系，并突出显示有价值的见解，向您展示准确开始聚焦的位置。

数据治理允许其工具的指导分析功能帮助您从您自己的数据中最大化您的回报; 这使您可以将系统用作指南，并对数据分析方式进行重大改进。与可能熟悉或不熟悉每个字节信息的开发人员相比，可以自动读取大量信息的工具可以更好地检测分析它的更好方法。

引导分析对于良好的数据治理至关重要; 他们可以通过您以前从未使用过的方法来揭示统计数据。有了数据，总会有不止于眼睛的东西; 你终于可以开始知道它是什么了。

降低您的合规风险和风险
凭借出色的数据，我们肩负重任。

考虑到企业每天处理的数据量，很容易看出最轻微的管理不善会导致严重的安全漏洞。由于这些数据对于他们为客户提供的服务至关重要，因此公司需要一个强大的数据治理框架  ，以便他们安全地使用这些信息。

管理数据的若干策略的重叠使得组织很难决定如何最好地使用它。遵守GDPR，Dodd-Frank，Basel III，CCAR等多项法规可能会让人感到困惑，这就是为什么让您了解这些政策的工具对于降低风险敞口至关重要。

数据治理通过自动将适当的策略实施到系统中来帮助保持公司的安全。这使得使用数据的任何人都能够遵守管理它的正确标准。

强大的数据治理框架还可在检测敏感信息时测试您的合规风险因素。了解通过公司流动的敏感数据量并了解其是否安全对于保持公司处于法律方面至关重要。数据治理可以帮助您保持合法的合规性，这样当您执行更多操作时，您就可以正确执行。

在结束
当企业无法管理自己的数据并将其用于他们应有的洞察时，企业就会陷入瘫痪。允许数据管理不善继续未经检查意味着  积极拒绝  有用信息的好处。如果没有适当的数据治理框架，贵公司也可能违反若干隐私法。
通过在整个生命周期内保持数据隐私和质量，并利用AI和指导分析来获得有价值的见解，您可以加强您的框架来管理您的数据，这是前所未有的。
在一个信息溢出且洞察力很少的世界中，数据治理是决定其领导者的工具。