數據管理與數據治理示例

數據可能是任何企業或組織中最有價值的部分之一。 當今成功的公司的定義是他們能夠有效地分析、使用公司數據並製定戰略。 糟糕的數據策略會帶來嚴重的風險，甚至可能損害組織。 為確保正確處理數據，設置和了解數據管理與數據治理實踐至關重要。

大數據使公司能夠使用企業數據來獲得洞察力並做出更好的決策。 數據管理和數據治理提供了解決方案。 在這篇文章的幫助下，您將通過詳細檢查它們的定義來了解這些函數之間的根本區別。

什麼是數據治理？

數據治理是指構成公司正確處理和存儲數據的總體計劃的政策、實踐和標準。 它協助組織進行戰略決策。 這是一個重要的商業計劃，需要一個政策，最好是讓公司裡的每個人都同意。

需要一個良好的數據治理策略來確保組織遵守規則、降低風險、提高數據安全性並確保有人對其數據負責。 為了取得成功，數據治理的所有重要部分必須協同工作。 讓我們看一下涉及的一些因素：

• 人們

幾乎每個員工都以某種方式使用數據。 因此，人是數據治理政策的重要組成部分，因為他們是創建和管理數據的人，最終將受益於管理良好的數據。 主題專家可以為不同的業務流程定義標準化的業務術語和質量閾值。

IT 專業人員和數據庫管理員處理技術的各個方面。 數據管理員解決質量問題。 法律和安全專家保護數據隱私。 跨職能高管的董事會或理事會負責解決組織問題。

• 政策和規則

同意、質量、保留和安全性只是組織管理其運營和程序的一些政策和法規。 例如，策略可以指定誰有權訪問和利用信息、將其保存在文件中的時間以及特定類型的數據保存在哪裡。

您可能有一項政策要求您同意使用個人信息。 一條規則可以規定消費者在獲取其個人信息時必須給予何種形式的同意。 另一條規則可以規定，在向客戶發送促銷優惠之前，需要驗證客戶的營銷許可。

• 指標：

技術指標通常包括應用程序中重複記錄的數量。 這些還包括數據的準確性和完整性，以及有多少個人數據元素被加密或隱藏。

財務分析師和貸方使用未償還天數 (DSO) 來衡量公司的財務狀況。 如果 DSO 高於平均水平，分析師和貸方可能會降低公司的預測或提高融資成本。 不完整的客戶地址數據會增加計費周期時間和 DSO。

什麼是數據管理？

數據管理主要是將數據治理策略付諸行動。 它是製定和嘗試實施組織管理完整數據工作流所需的架構、策略和程序的過程。 使用數據管理策略有助於確保在從創建到撤回的整個過程中根據公司的整體指導方針管理數據。

在深入探討數據治理和數據管理之間的重要區別之前，讓我們快速回顧一下數據管理的基本組成部分：

• • 數據準備：數據準備是指清理和修改原始數據以便對其進行準確檢查的行為。 此過程的完成可能需要相當長的時間。 在匆忙完成報告和分析的過程中，可能會跳過這一重要的第一步。 因此，企業最終可能會根據不准確的數據做出錯誤的決策。

• 數據管道：數據從一個系統自動移動到另一個系統的過程可以在數據管道的幫助下完成。 這一目標是及時實現的。

• 提取、轉換並將數據加載到數據庫中：這意味著對數據進行更改，以便將其加載到企業的數據庫系統中。 一旦它們建成，這些通常是通過自動化流程完成的。 但通常，首先需要對管道進行準備和工作。

• 數據目錄：組織數據並使其更容易查找和跟踪它有助於構建數據的完整表示。

• 數據存儲設施：它使數據分析過程的執行難度大大降低，因為它們將所有各種數據源集中在一個地方。

• 數據治理：這有助於定義維護合規性和數據安全所需遵循的規則和程序。

• 數據結構是用於管理數據流的正式組織的框架。
• 數據安全：構成您的數據安全系統的組件是為防止您的數據被不允許這樣做的個人更改或看到而實施的保護措施。

數據治理與數據管理：區別

現在讓我們仔細看看數據治理與數據管理。 在實施數據管理計劃時，數據治理提供了必要的方向。

數據治理與數據管理如何交互？

數據治理和數據管理影響組織實現其數據安全和維護目標的能力，前者側重於政策，後者側重於程序。

例如，一項數據治理政策可能需要七年的消費者數據存儲才能遵守法規。 然後，數據管理操作可以歸檔和刪除數據存儲系統中的數據。

結論

數據治理和數據管理的目標是相同的，儘管它們是兩個不同的東西。 必須同時進行數據治理和數據管理，以確保您的組織能夠長期有效且有益地利用其數據。

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