數據治理不僅僅可以確保公司的數據管理合法合規，更重要的是在公司內建立起數據驅動業務的企業文化。

企業中的數據專業人員(如：開發人員和數據科學家)都是數據管理與治理中的關鍵成員。盡管我們在認識上已經把數據提升到了戰略資產的高度，但仍需要轉變思想認識到數據治理的重要性。通過數據治理，構建合理的組織架構，組建數據治理團隊，可以更好地促進數據的使用和價值體現。而不僅僅是規避監管帶來的風險。

在數據管理專家Raconteur之前的文章中，我們可以看到全球的數據量繼續呈指數級增長，大多數分析師預計，2020年全球數據量將超過44ZB。很多企業因為缺少有效的數據治理規劃，采集到的數據連最基本的可信都難以做到，更不用說可以便捷地使用高質量的數據分析結果指導業務的管理及拓展。隨著企業業務的發展，數據的來源、種類變得越來越多樣化，系統改造或重新設計的難度就越大，所以企業的數據治理宜早不宜遲。

開展了數據治理工作的企業，數據分析人員在分析數據時，會有較大的體驗提升。通過數據治理工作的開展，數據變得可信且易于理解，并能有效地支撐企業人員的決策分析工作。越來越多的人員轉變為“數據專家”，工作方式也隨之改變，這也有助于企業向數據驅動業務的文化發展。

以下是數據治理為企業帶來的好處：

1、管理訪問數據的人和應用

數據治理將要求對用戶權限及數據訪問進行多級管理。例如，您的銷售副總裁可能會決定所有銷售人員都應使用同一個的數據分析應用程序，但只應允許其查看自己的銷售情況和銷售機會。關鍵在于讓IT系統管理員可以方便地基于業務管理要求和需求調整這些權限和訪問方式。

2、定義、盤點和控制正在使用的數據

通過對數據的盤點及定義，并設置對應的校驗控制，有助于設置適當的數據訪問權限。如：在系統中內置功能屏蔽和/或保護個人或敏感信息;在系統中錄入錯誤的數據內容時，系統如何做出控制及提示;便于輕松地與其他同構或者異構數據融合應用、與新技術融合應用。同時，能識別出數據質量領域存在的問題，當我們發現不同用戶使用同一個數據集分析出不同的結果時，有助于識別人員培訓問題和需要提高數據質量的領域。

3、明確用戶訪問數據控制

這是大家公認典型的、重要的數據治理。用戶必須通過安全連接(例如VPN)進行連接，確保數據的訪問和完整性。

4、制定數據管理的策略

例如，某個策略不允許數據被其他國家的訪問者使用，或者某個功能模塊僅允許將指定類型的數據存儲在指定區域。

5、識別應用程序或個人對特定數據的使用權

識別監管要御數坊求的源頭，確保監管的合規性，關注即將生效的或最新的合規性標準。例如，根據《加州消費者隱私法案》，即使不在加利福尼亞的企業也需要考慮客戶，合作伙伴和供應商的位置，對其數據進行相應的保護措施和接受使用限制。

以上這些最佳實踐適用于任何企業，并將幫助企業建立起安全使用數據以及提升數據使用率和使用價值的組織。全面了解數據治理的價值有助于為企業業務增長提供重要視角。

關鍵詞： 數據治理為企業帶來的好處