数据治理框架政策 - 您需要了解什么？

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根据 IDC 全球数据圈的数据，仅 2020 年就创建了 64.2 ZB 的数据。从 2020 年到 2025 年，这一数字预计每年增长 23%。因此，我们需要数据治理框架来进行高效的数据管理和控制。这将帮助我们从如此大量的数据中提取最大价值。 数据完整性、数据保护和数据安全需要这样的框架。事实上，根据 BDO 的数据，平均数据泄露成本估计约为380 万美元。 毫不奇怪，Mordor Intelligence 预测到 2026 年数据治理市场价值将达到 52.8 亿美元。那么，让我们更深入地了解数据治理。 目录 什么是数据治理？ 为什么数据治理在现代数据堆栈中很重要？ 什么是数据治理政策？ 为什么公司需要数据治理政策？ 数据治理框架的决策领域 数据治理框架的 4 个支柱 数据治理最佳实践和技巧——如何制定良好的数据治理政策。

实现良好数据治理框架的目标有哪些限制？ 谁主要负责数据治理？ Intregate.io 用于实施 ETL 数据治理 什么是数据治理？ 数据治理有很多定义。 根据 Otto (2011b) 的说法，数据治 丹麦 WhatsApp 号码列表 理是一个框架，定义如何将数据作为公司资产进行处理。 同样，亚伯拉罕等人。（2019）指出数据治理是对数据管理的控制和权力的行使，而Koltay（2016）将数据治理定义为根据特定系统分配决策权和责任的决策和权力的行使。 为什么数据治理在现代数据堆栈中很重要？ Cheong 和 Change (2007) 指出，良好的数据治理不仅可以确保数据质量和有效的数据管理，还可以帮助公司将数据计划与公司目标保持一致。它促进组织各个部分的协作。



这使团队保持同步，有助于避免整个组织内的数据不一致。 随着人工智能和机器学习 (ML) 的日益普及，数据治理变得更加重要。根据 GPAI 的说法，糟糕的数据治理可能会对人工智能工作造成极大损害。 例如，使用人工智能工具进行招聘的组织可能会发现他们的模型会产生有偏见的结果。通过良好的数据治理，可以在将底层数据集输入人工智能模型之前对其进行适当的检查，以消除固有的偏差。 什么是数据治理政策？ 数据治理框架或政策由有助于管理数据完整性、可用性、安全性、可用性、一致性和可审计性的标准和程序组成（Al-Badi 等人，2018）。 相比之下，Khatri & Brown (2010) 将治理政策定义为由五个决策域组成（稍后讨论），形成数据治理的操作指南。