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　　在"新基礎設施"和疫情等外部因素的推動下，數字化轉型正對越來越多的行業而言變得重要且緊急。如何更好地利用數據已經成為企業數字化轉型的關鍵，因此數據治理變得越來越重要。



　　數據治理的目的



　　確保企業數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。數據是公司的資產，組織必須從中獲取業務價值，**程度地降低風險并尋求方法進一步開發和利用數據，而這一切就是數據治理需要完成的工作，數據治理一般來說主要包括以下三部分工作：



　　定義數據資產的具體職責和決策權，應用角色分配決策需要執行的確切任務的決策和規范活動。



　　為數據管理實踐制定企業范圍的原則，標準，規則和策略。數據的一致性，可信性和準確性對于確保增值決策至關重要。



　　建立必要的流程，以提供對數據的連續監視和控制實踐并幫助在不同組織職能部門之間執行與數據相關的決策，以及業務用戶類別。



　　數據治理的驅動力



　　企業做數據治理的驅動力一般包括如下部分：



　　提升業務敏捷



　　通過建立一致的企業數據模型，統一的組織數據的展示和利用，從而讓業務人員能夠更快的獲取用戶及產品相關數據，獲得**的市場信息和洞察，從而能夠提升業務對于市場的響應力，讓業務更敏捷。



　　降低運營成本



　　眾多案例證明，可以通過精細化和自動化所有可能的數據降低運營成本。這些流程大部分都流經多個系統，組織的多個業務部門的數據庫和應用程序，例如：財務，人力資源資源，銷售和市場營銷等。提供統一而清晰的數據視圖和擁有的信息可以幫助**許多手動任務并解決幾個冗余問題使成本和復雜性保持在較高水平



　　管理風險和合規



　　企業合規和風險管理很重要，尤其是受到嚴格監管的金融服務行業中，風險管理以及遵守外部法規和內部政策會引入其他要求數據使用的透明性以及基于這些數據的報告操作。通過定義所有必要的數據標準，政策和流程并形成具有明確角色和職責的框架，可控制這些策略應用的風險。



　　數據治理的目的與意義.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示數據治理中最重要的因素之一是與所有負責收集、管理和使用數據的團隊和個人保持一致。數據治理對企業非常重要。對于企業來說，數據治理策略的**步是選擇合適的數據治理工具。