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对数据资产的有效控制和治理对于长期业务成功至关重要。通过保持数据的可用性、可靠性和可用于分析、使用和共享，用户可以确保始终如一地满足数据质量、数据安全性和数据可靠性。

如今许多组织都在努力对其数据实施治理框架，这再次凸显了数据治理的重要性。

数据治理的含义是什么？

数据治理是帮助企业确保数据资产在整个数据生命周期（连接、准备、构建、分析和协作）中的可用性、完整性和一致性的一系列策略、流程和工具。

全面实施数据治理框架可以帮助小型和大型组织：

• 将所有数据安全地连接到一个集中式平台
• 轻松识别原始数据源并准备进行分析
• 在报告中将数据用作企业资产
• 将原始数据转化为有价值的见解
• 更好地理解数据，以便可靠地用于决策

数据治理是什么样的？

数据治理准则和框架的建立方式因企业而异，这些流程的最终实施方式取决于所选的解决方案。

数据治理框架列出了企业从其数据中要求的政策、标准和 KPI。这通常包括必须遵守的规则、支撑这些规则的质量控制措施，以及确保持续、一致地管理此总体框架的组织结构（业务内的专门委员会以及已建立的角色和权限，例如数据管理员和数据所有者）。

通常，大多数企业选择具有数据治理能力的 BI 供应商来帮助将此框架付诸实践，并确保其数据在一个集中式平台中的高质量和可用性。在此处实施治理有助于提高数据资产的整体隐私和安全性，无论是在内部和外部使用时。具有全面数据治理功能的分析平台通常提供涵盖以下功能：

管理控制台：这允许管理员在一个集中的位置查看、管理和搜索系统范围的配置，例如数据源、用户（组和角色）和元数据层，以跟踪数据使用情况、优化 BI 环境和管理部署。

数据沿袭：这使组织能够轻松定义数据流路径并跟踪其数据源和资产的来源、关系和依赖关系，以便更好地了解、确认和信任最终用于决策的数据的可信度。

数据所有权：具有数据治理功能的 BI 工具始终允许将数据资产轻松分配给特定所有者、利益相关者和用户，以明确负责哪些组或个人有权访问某些业务信息。例如，用户可以确保只有某些用户有权访问特定的数据集或嵌入内容，这是特定于用户预先配置的组织和角色的。

数据准备：具有数据准备模块（如 MagicBI ）的分析平台使用户和管理员能够轻松建模、剖析、清理、塑造、丰富、发布和保护可信数据。

当今数据治理的主要挑战

通常企业面临本地业务领域需求的数据和分析之间的脱节。如果不加以检查，这会导致孤立的数据、资源浪费和可疑数据。

许多难以形成有效数据治理准则的企业公司通常缺乏数据和分析领导者与其他业务部门之间的沟通，导致数据分散，并且缺乏整个组织的标准化治理方法。

根据Gartner 的一项调查，缺乏统一的数据治理方法是当今实现治理目标的主要障碍，其他因素也有所贡献，包括：

• 缺乏领导团队的承诺或支持
• 缺乏关于数据治理重要性的教育和培训
• 缺乏正确的数据治理技术

这就是为什么现在许多希望采用分析平台的组织也在寻找端到端分析解决方案，以帮助他们建立和统一所需的治理框架，以便更好、更一致地管理其数据。

为什么数据治理很重要？

数据治理通过清晰一致的编目、清理和跟踪，帮助企业解决常见问题，例如数据孤岛（数据被分隔或难以访问）、对数据隐私和安全的威胁以及对数据的所有权不明确。

事实上，数字化企业环境非常复杂，而且传入的数据量总是在增加。在这里找到有价值的见解有很大的潜力，但如果没有一个系统的框架（数据治理），就无法利用这些数据并确保其可靠性。

否则，数据将成为浪费的资源，或未使用的昂贵负债。

关于MagicBI
MagicBI成员主要来自微软、阿里、百度、字节等公司的⼤数据团队，我们的使命是“简便每⼀次分析，只为每⼀位⽤户”，公司主要做下⼀代的搜索式分析，帮助企业打造⼀站式企业搜索百科，通过类似百度搜索的⽅式查询数据，应用可解释AI、自然语言分析等技术，实现数据分钟级地⾃动化洞察，⽆需过多培训，同时打通PC端与移动端，支持语音输入，满足任何⼈、任何时间、任何地点、任何方式进⾏数据洞察，实现企业的数字化升级，业务⼈员不⽤学SQL，也能做分析，提⾼业务决策效率。