数据治理是一个组织的内部政策框架，它决定了人们做出数据管理决策的方式。数据管理的所有方面都必须按照组织的治理策略进行。
数据治理策略涵盖什么?
的数据管理知识体系框架是描述数据治理的常用模型。该框架描述了数据管理的中心辐式结构，以良好的治理为中心。
数据管理结构的主要辐条是:
- 数据架构
- 数据建模和设计
- 数据存储和操作
- 数据安全
- 数据集成和互操作性
- 文档和内容管理
- 参考和主数据
- 数据仓库和商业智能
- 元数据
- 数据质量
这些辐条中的每一个都必须按照治理框架来实现。
数据治理框架的要素是什么?
数据治理由几个元素组成。
人
每个组织都需要一个团队来监督、实现和审查数据治理。这个团队可以包括内部审计师、数据专家、合规顾问和业务部门代表。一些组织设有首席数据官(CDO)，在董事会层面代表数据治理。
政策
每个组织都定义了自己的一组关于数据管理框架各个辐条的策略，比如数据体系结构和安全性。这些政策必须清楚地记录下来并定期审查。因为数据策略影响组织中的每个人，即使他们没有直接参与数据或遵从性，这些策略也应该用直接的语言进行沟通。
规则
所有组织都必须遵守与数据相关的任何法规要求，例如GDPR，CCPA或数据保护法。某些类型的数据可能受其他规则的约束，例如要求保留医疗和财务记录至少一段时间。组织还受到内部规则的约束，例如提供给客户的服务协议中描述的规则。任何与数据相关的活动都必须遵守所有适用的规则。
技术
数据治理策略控制每个组织可以使用哪种技术。技术也会影响数据治理框架的有效性，因为一些系统更擅长生成报告和实现遵从性需求。组织应该寻求采用使良好治理更容易的技术，而不是更难的技术。
监督
组织应该有适当的流程，以确保每个人都遵守数据治理框架。这可能包括定期审计，与领导的会议，来自各个团队的自我报告，以及可能的自动化测试。当发现问题时，治理框架应该清楚地说明谁负责修复问题。
互动与反馈
数据治理是一个活生生的东西，由组织内的人塑造。数据治理应该有收集反馈和在需要时修改策略的渠道。同样，这个团队应该接触组织中的人员，以确保每个人都了解当前的最佳实践。
