京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据治理的应用指南
数据治理(有时也称为IT治理)是存储管理的关键部分。显然,IT治理总体上与数据治理密切相关:IT是任何数据治理项目的组成部分。
数据治理是使组织能够正式管理其数据资产的策略、过程、人员和技术的框架。前端规划是实现组织治理的关键,这涉及到多个利益相关方,并对人员和流程产生广泛的影响。
数据治理和9个子域
大多数组织都是为了应对严重的威胁而启动其数据治理举措。常见的高级威胁包括代价高昂的违规行为、安全漏洞、诉讼、无法运行分析,以及发现暗数据的高成本。
全面的数据治理涉及9个不同的子域。每个子域都需要花费大量时间和资源来实现治理,但很少有组织需要这样做。没有一个组织会同时尝试去做这些事情。


构建整体数据治理
?评估和框架。全面的治理始于建立主要治理框架的意愿,而其意愿来自企业的高级执行理事会。该理事会与IT部门和业务部门主管一起工作,确定重要系统面临风险的流程。正式评估分析当前的治理措施,建议治理项目,并确定优先顺序。理事会和合作伙伴系统地将项目及其重要性传达给员工。
?政策和技术。治理团队从评估报告中优先考虑项目。主要考虑因素应该是降低数据安全性和不合规性的风险,以节省高效的数据流程成本,并从以前不可见的数据中获取重要的商业智能。项目团队通常与顾问和外包商合作,规划每个项目及其附带的工具、技术和培训。
?监督和路线图。企业在一夜之间无法实现全面治理。在考虑治理举措时,每个组织都需要平衡风险与资源。如果任务或业务关键型域名对信誉、数据丢失或合规性构成高风险,则建立治理是值得的。一旦治理的努力在一个领域中实现,将其扩展到其他领域变得更加简单。根据需要在其他领域建立治理项目路线图。对于企业建立数据治理的领域,每1-3年进行一次评估审查。
业务用例用于数据治理
合规是治理举措的共同驱动因素。医疗和金融服务这两个受高度监管的行业尤其需要参与治理举措,以保持合规性。
(1)医疗保健
医疗保健的优先治理项目之一是遵守HIPAA,该规定管理美国医疗行业如何收集、存储、传达和传输受保护的健康信息。由于法规几乎影响到与医疗相关的每个IT领域,因此符合HIPAA规范涵盖了一系列数据活动。
随着更多医疗信息的数字化,管理EPHI的重要性也在增长。HIPAA要求认真处理电子记录,包括EPHI数据的安全备份和恢复、经常验证的备份、传输和静止时的加密、备份到安全的远程站点,并记录所有策略和过程。
(2)金融服务业
金融机构受到多项国家和国家法规的约束。美国的主要法规包括保护个人财务信息的GLBA,通过规范公司披露保护投资者的SOX,用于业务连续性和DR计划的FINRA,以及用于安全证券交易的SEC。
此外,纽约州通过了一套全面的网络安全条例,称为NYCRR,适用于所有受该州银行、保险和金融服务法律约束的企业。其他州可能会效仿。
金融公司在试图将他们的治理项目与监管要求相匹配时面临着真正的挑战。这些公司面临的常见障碍包括员工失误、不安全的笔记本电脑和移动设备、不合规的云计算服务提供商,以及过时或隐晦的法规。但是像HIPAA一样,机构调查人员将会对一个毫无准备和不合规的金融服务公司进行审查。
数据治理的好处
企业从内部和外部受益于数据治理。内部治理通过高效一致的程序取代低效的流程,节省了时间。外部治理使组织保持合规,并使企业能够通过高效可靠的流程提高其商业信誉。
有效的流程和训练有素的员工可以节省时间和成本,并降低风险。
数据可视性和管理使组织能够遵守法规和行业最佳实践。如果有调查,企业可以快速提供可验证的结果。
整个企业的标准化数据管理改善了信息共享和协作。
集中数据仓库或大数据池中的业务数据可实现分析和商业智能,即使是非结构化数据。
收入随着更有效的流程而增加,并有能力采取新的业务洞察。
数据治理是一个大项目,实际上是一系列大项目。即便如此,任何公司和IT组织都有可能进行数据治理,这些组织将致力于改进生产力,增加收入,并降低风险。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03