数据管理与数据治理示例

数据可能是任何企业或组织中最有价值的部分之一。 当今成功的公司的定义是他们能够有效地分析、使用公司数据并制定战略。 糟糕的数据策略会带来严重的风险，甚至可能损害组织。 为确保正确处理数据，设置和了解数据管理与数据治理实践至关重要。

大数据使公司能够使用企业数据来获得洞察力并做出更好的决策。 数据管理和数据治理提供了解决方案。 在这篇文章的帮助下，您将通过详细检查它们的定义来了解这些函数之间的根本区别。

什么是数据治理？

数据治理是指构成公司正确处理和存储数据的总体计划的政策、实践和标准。 它协助组织进行战略决策。 这是一个重要的商业计划，需要一个政策，最好是让公司里的每个人都同意。

需要一个良好的数据治理策略来确保组织遵守规则、降低风险、提高数据安全性并确保有人对其数据负责。 为了取得成功，数据治理的所有重要部分必须协同工作。 让我们看一下涉及的一些因素：

• 人们

几乎每个员工都以某种方式使用数据。 因此，人是数据治理政策的重要组成部分，因为他们是创建和管理数据的人，最终将受益于管理良好的数据。 主题专家可以为不同的业务流程定义标准化的业务术语和质量阈值。

IT 专业人员和数据库管理员处理技术的各个方面。 数据管理员解决质量问题。 法律和安全专家保护数据隐私。 跨职能高管的董事会或理事会负责解决组织问题。

• 政策和规则

同意、质量、保留和安全性只是组织管理其运营和程序的一些政策和法规。 例如，策略可以指定谁有权访问和利用信息、将其保存在文件中的时间以及特定类型的数据保存在哪里。

您可能有一项政策要求您同意使用个人信息。 一条规则可以规定消费者在获取其个人信息时必须给予何种形式的同意。 另一条规则可以规定，在向客户发送促销优惠之前，需要验证客户的营销许可。

• 指标：

技术指标通常包括应用程序中重复记录的数量。 这些还包括数据的准确性和完整性，以及有多少个人数据元素被加密或隐藏。

财务分析师和贷方使用未偿还天数 (DSO) 来衡量公司的财务状况。 如果 DSO 高于平均水平，分析师和贷方可能会降低公司的预测或提高融资成本。 不完整的客户地址数据会增加计费周期时间和 DSO。

什么是数据管理？

数据管理主要是将数据治理策略付诸行动。 它是制定和尝试实施组织管理完整数据工作流所需的架构、策略和程序的过程。 使用数据管理策略有助于确保在从创建到撤回的整个过程中根据公司的整体指导方针管理数据。

在深入探讨数据治理和数据管理之间的重要区别之前，让我们快速回顾一下数据管理的基本组成部分：

• • 数据准备：数据准备是指清理和修改原始数据以便对其进行准确检查的行为。 此过程的完成可能需要相当长的时间。 在匆忙完成报告和分析的过程中，可能会跳过这一重要的第一步。 因此，企业最终可能会根据不准确的数据做出错误的决策。

• 数据管道：数据从一个系统自动移动到另一个系统的过程可以在数据管道的帮助下完成。 这一目标是及时实现的。

• 提取、转换并将数据加载到数据库中：这意味着对数据进行更改，以便将其加载到企业的数据库系统中。 一旦它们建成，这些通常是通过自动化流程完成的。 但通常，首先需要对管道进行准备和工作。

• 数据目录：组织数据并使其更容易查找和跟踪它有助于构建数据的完整表示。

• 数据存储设施：它使数据分析过程的执行难度大大降低，因为它们将所有各种数据源集中在一个地方。

• 数据治理：这有助于定义维护合规性和数据安全所需遵循的规则和程序。

• 数据结构是用于管理数据流的正式组织的框架。
• 数据安全：构成您的数据安全系统的组件是为防止您的数据被不允许这样做的个人更改或看到而实施的保护措施。

数据治理与数据管理：区别

现在让我们仔细看看数据治理与数据管理。 在实施数据管理计划时，数据治理提供了必要的方向。

数据治理与数据管理如何交互？

数据治理和数据管理影响组织实现其数据安全和维护目标的能力，前者侧重于策略，后者侧重于程序。

例如，一项数据治理政策可能需要七年的消费者数据存储才能遵守法规。 然后，数据管理操作可以归档和删除数据存储系统中的数据。

结论

数据治理和数据管理的目标是相同的，尽管它们是两个不同的东西。 必须同时进行数据治理和数据管理，以确保您的组织能够长期有效且有益地利用其数据。

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