数据治理：它是什么以及为什么对您的公司很重要。
如果你的公司不知道自己的数据来自哪里，谁可以访问这些数据，以及这些数据是否真正值得信赖，那么它如何才能做出合理的战略决策呢？
缺乏数据治理不仅会影响内部信息组织，还会造成严重的财务和运营后果。据 CNN 巴西发布的研究显示， 2022 年约有 25% 的巴西公司因网络攻击遭受经济损失。许多此类漏洞本可通过完善的数据治理策略来避免，从而确保访问控制、合规性并抵御外部威胁。
数据治理应运而生，成为改变现状的解决方案。它不仅仅是组织信息，更是一套流程、策略和实践，旨在确保数据的准确性、可访问性、安全性和战略性使用。借助这种结构完善的模式，企业可以降低风险、提高信息质量，并确保符合巴西通用数据保护法 (LGPD) 等标准以及其他行业法规。
但归根结底，什么是数据治理？它为何对贵公司至关重要？如何高效地构建哪些挑战？在本指南中，我们将探讨数据治理的基本原理、优势、实施方法以及哪些工具可以促进这一过程。
如果贵公司希望更高的控制力、安全性和质量，那么这篇文章正适合您。祝您阅读愉快！
什么是数据治理？为什么数据治理至关重要？
企业产生的数据量呈指数级增长，但这些信息并非总是得到妥善组织、妥善保护或高效访问。缺乏结构化的数据管理流程，企业将面临质量问题、监管风险和运营难题。
数据治理是一种工具，用于建立信息使用中的控制、安全性和透明度，确保数据成为一项战略性且可靠的资产。了解更多信息，请参见下文。
定义、概念和基本要素
数据治理可以定义为一套实践、政策和技术，旨在确保组织的数据准确、安全且被正确使用。其目标是保证信息始终可用于战略决策和合规要求。
据 Gartner 预测，到 2025 年，80% 未采用数据治理战略的公司将面临重大的财务和运营风险。这表明，数据治理不仅是竞争优势，更是企业可持续发展的必要条件。
为确保数据得到有效管理，一个高效的治理框架需要考虑以下三个基本要素/支柱：
- 数据质量：信息必须准确、最新且一致，避免重复或损坏的数据；
- 安全与合规：严格控制谁可以访问数据以及在什么条件下访问数据，确保符合 LGPD（巴西通用数据保护法）和 ISO 27001 等标准；
- 数据生命周期管理：明确定义数据的收集、存储、共享和处置方式，从而降低敏感信息泄露或丢失的风险。
结构良好的治理确保数据成为一项战略性和可靠的资产，防止运营问题和监管风险。
基本原则：透明度、问责制和持续审计。
为了使数据治理有效，必须遵循一些基本原则，以确保信息的可控性、可追溯性和可靠性。.
- 数据访问透明度：明确谁可以在什么条件下访问哪些信息，确保安全性和合规性；
- 数据责任和所有权：每个数据集都需要一个负责的管理员，以确保其始终是最新的且可靠的；
- 持续监控和审计：数据治理并非一成不变。定期审计、策略调整和访问权限分析可确保数据安全并符合业务需求。
因此，数据治理不仅仅是组织信息，更重要的是确保信息的可靠性、可访问性和风险防范能力。构建数据治理体系的公司不仅可以避免监管和安全问题，还能将数据转化为战略资产，从而做出更智能、更高效的决策。
但为什么这种架构对公司如此重要？我们将在下一节中探讨这个问题。
企业为什么需要数据治理？
在当今时代，数据是企业最宝贵的资产之一。然而，如果没有健全的数据治理模式，这些信息可能会变得不一致、容易泄露，甚至对企业构成风险。
因此，有效的数据治理策略能够确保合规性、质量和安全性，从而为运营和决策创造更可靠的环境。下文将探讨企业应该投资于数据治理实践的主要原因。
保证符合相关法规。
企业收集的数据量日益增长，给隐私和信息安全带来了重大挑战。为了避免处罚并保护用户权利，一些国家制定了严格的数据管理法律，例如巴西的《通用数据保护法》（LGPD）、欧洲的《通用数据保护条例 ）和美国的《加州消费者隐私法 ）。
有效的数据治理有助于公司遵守这些法规，确保：
- 数据的收集和存储应当遵循合乎道德且安全的方式；
- 对敏感信息的访问应受到限制和监控；
- 公司应制定明确的数据使用透明度和用户同意政策。.
根据IBM的一份报告， 2023年数据泄露事件的平均成本为每次445万美元。未能采取数据治理措施的公司将面临罚款、诉讼和市场信誉受损的严重风险。
提高了数据质量和准确性。
不一致、重复或过时的数据会导致财务报告出现严重错误、运营失误，以及基于错误信息制定的战略。缺乏有效的数据治理，公司将面临以下挑战：
- 缺乏明确的数据录入和维护标准及规则；
- 难以追溯信息的来源和可靠性；
- 非结构化数据会影响战略分析和洞察力。.
通过完善的数据治理，公司可以建立以下流程，数据被视为宝贵资产
- 消除冗余和不一致之处，确保数据干净可靠；
- 规范格式和术语，促进不同部门之间的分析和整合；
- 持续监控数据质量，防止出现过时或错误的信息。.
德勤表示，投资于数据治理的公司可以减少 40% 与返工和纠正不一致信息相关的成本，同时还能提高分析和决策效率。
降低风险，提高安全性。
信息安全是当今企业面临的主要挑战之一。网络攻击、数据泄露和未经授权的访问都可能危及敏感信息，并直接影响组织的信誉。
因此，缺乏数据治理，公司更容易面临以下风险：
- 未经授权的访问和敏感信息泄露；
- 由于缺乏结构化备份，导致重要数据丢失。.
- 利用系统和流程漏洞发起的网络攻击。.
治理策略通过实施以下措施来加强数据安全：
- 严格的加密和访问控制，防止数据泄露和未经授权的访问；
- 备份和快速数据恢复，确保业务连续性；
- 主动监控和持续审计，在漏洞造成问题之前识别并纠正漏洞。.
根据公司 (Cybersecurity Ventures)，网络犯罪每年给全球企业造成的损失超过 10.5 万亿美元，因此投资数据保护和治理策略至关重要。
正如我们所见，数据治理不仅能保护公司免受财务和监管风险的影响，还能提高信息的质量和可靠性，从而提升运营效率。采用数据治理的公司能够更快、更具战略性和安全性地做出决策，从而确保在市场竞争中占据优势。
但如何将这一切付诸实践呢？请看下文。.
认识到数据治理的重要性固然重要，但这仅仅是迈出了重要一步，真正起作用的是实际操作。为了使数据治理体系高效运作，必须制定清晰的规则，使用合适的工具，并确保团队的参与。
以下我们将探讨成功实施的三个关键点：政策和最佳实践、技术以及内部职责。一起来看看吧！
制定政策和最佳实践
数据治理始于制定清晰的规则和指南，用于规范公司内部信息的使用、访问和保护。如果没有完善的政策，数据可能会变得杂乱无章、不安全，并且无法为决策提供可靠的依据。
高效治理的主要最佳实践包括：
- 数据标准化：创建统一的标准和格式，以确保一致性并避免冗余；
- 定义访问级别：并非所有员工都需要访问所有数据。建立权限和限制可以降低风险。
- 注册和可追溯性：实施审计和访问
日志 - 事件响应计划：制定处理数据泄露、网络攻击或运营故障的规程。
麦肯锡表示，采用健全的数据治理政策的公司可以将不合规和数据泄露的风险降低高达 30% ，从而确保更高的安全性和可靠性。
数据治理的工具和技术。
技术在数据治理中发挥着至关重要的作用，它能够实现流程自动化、确保安全并实时监控信息的使用情况规解决方案，
这些主要类型
- 主 )平台：统一和组织来自不同来源的数据，确保数据的一致性和准确性。例如： SAP 主数据治理、 Informatica MDM 、 IBM InfoSphere ；
- 安全和合规：监控访问、应用加密并确保符合法规。例如： Microsoft Purview 、 OneTrust 、 Varonis ；
- 数据质量和编目工具：识别错误、重复项和不一致之处，并自动对数据进行分类。示例： Talend Data Fabric 、 Collibra Data Governance 、 Alteryx ；
- 自动化和监控平台：通过持续管理权限和审计，促进已定义策略的应用。例如： Azure 数据治理、 AWS Lake Formation 。
明确职责和团队参与
数据治理不应由单一部门负责。要使其有效运作，所有员工都必须遵守公司的政策和最佳实践。
了解一下团队在数据治理中的关键角色：
- 数据所有者：负责特定部门内数据的管理和完整性；
- 数据管理员：确保政策和准则得到遵守，致力于规范和提高信息质量；
- 安全与合规：负责保护信息并确保遵守 LGPD 和 GDPR 等法规；
- 最终用户：必须接受培训，才能正确使用和解释数据，避免信息管理中的错误和失败。
除了明确角色之外，持续培训和数据文化也是关键要素。投资于团队培训的公司能够减少运营错误，并提高日常工作中安全实践的采纳率。
简而言之，数据治理的实施并非一朝一夕之功，但凭借完善的政策、合适的技术和一支训练有素的团队，您的公司可以将数据转化为一项具有战略意义且安全的资产！
既然我们已经探讨了公司治理的支柱，让我们来看不同行业的假设性实际案例，看看公司如何在日常运营中应用这一战略，以及它们面临的挑战。
数据治理并非一成不变的模式——每个行业都面临着特定的挑战，需要定制化的策略来确保信息的完整性、安全性和合规性。金融行业优先考虑的是防范欺诈和遵守监管规定，而医疗保健行业则面临着医疗数据互操作性和隐私保护方面的挑战。在公共部门，信息的透明度和可追溯性对于预防欺诈和确保高效管理至关重要。
下文我们将探讨一些假设情境，以说明数据治理如何帮助不同行业解决实际问题。
金融领域：数据保护和监管合规
假设一家拥有数百万客户的巴西大型数字银行注意到欺诈交易举报数量激增。内部调查发现，银行对财务数据的访问权限缺乏统一的控制，不同的系统存储着重复且不一致的信息。此外，对于谁可以访问关键客户信息，也没有明确的审计机制。
的问题包括：
- 访问控制管理不善，导致潜在的欺诈和数据滥用；
- 规的准确性；
- 未能 100% 遵守 LGPD（巴西通用数据保护法）等法规，可能面临数百万美元的罚款。.
如何解决这些问题？
- 定义访问规则和审计跟踪：每个员工只能访问他们真正需要的内容，并进行完整的活动跟踪；
- 数据库的标准化和集成：防止财务交易中出现重复记录和不一致的情况；
- 异常检测自动化：主动监控以识别可疑活动并在欺诈发生前采取行动。
医疗保健行业：数据安全和互操作性
一家医院网络投资实现了电子病历的数字化，但实际上，医生反映难以从不同科室访问患者数据。此外，一个安全漏洞导致敏感患者数据泄露，引发了数据泄露事件。
的问题包括：
- 医院系统之间缺乏互操作性，阻碍了诊断和治疗；
- 访问权限可追溯性差，任何员工都可以在缺乏足够限制的情况下查看关键信息；
- 存在违反巴西通用数据保护法 (LGPD) 的风险，可能导致法律处罚和医院声誉受损。.
数据治理如何解决这些问题？
- 实现医疗数据互操作性和标准化：所有系统都使用同一种“语言”，从而实现医院之间的高效整合；
- 基于角色的访问权限定义：只有授权的专业人员才能查看某些数据；
- 加密和持续审计：完全可追溯性，可检测任何未经授权的访问，并确保符合监管规定。
公共部门：信息透明度和控制
假设巴西某市的市政厅收到投诉，称纳税人的税务数据被不当篡改，导致出现不合规的税收减免。问题在于，目前没有可靠的机制来追踪谁访问和编辑了这些信息，因此很难确定责任人。
的问题包括：
- 对公共数据库的访问和修改缺乏控制；
- 存在较高的腐败和欺诈风险，损害市政收入；
- 《信息获取法》（LAI）的要求。
如何解决这些问题？
- 实施不可篡改的审计跟踪和访问日志：记录对系统所做的每一次更改，防止欺诈；
- 分段访问级别的定义：只有授权服务器才能修改税务数据；
- 发布自动透明度报告：便于监管机构和社会进行监督。
无论哪个行业，有一点是肯定的：良好的数据治理能够降低成本、提高效率，并增强所有人的信任——包括客户、患者和公民。
然而，实施一套完善的数据治理模式并非易事。在下一节中，我们将探讨企业面临的主要挑战以及如何克服这些挑战，以确保数据治理在实践中有效运作。敬请继续阅读！
实施高效的数据治理不仅仅是技术问题，还涉及到流程、组织文化以及适应日益复杂的数据环境。未能妥善规划这一过程的公司将面临数据混乱、系统脱节以及对新实践的抵触情绪等诸多难题。
了解数据治理中面临的主要挑战以及应对这些挑战的最佳策略！
处理非结构化数据
企业正面临着日益增长的非结构化数据，例如电子邮件聊天记录、图像、视频和扫描文档。与传统数据库不同，这些信息没有统一的格式，使得分析、组织和管理变得更加复杂。
如果缺乏有效管控，非结构化数据会导致数据不一致、阻碍信息访问，并危及组织安全。
为了应对这一挑战，必须采取以下措施：
- 自动数据分类和索引机器学习工具可以通过识别模式并将信息转换为更结构化的格式来帮助组织非结构化数据；
- 制定归档和保留规则：制定明确的策略，以安全地存储、访问和处置非结构化数据；
- 数据湖和数据目录的使用使公司能够快速构建、组织和检索信息，即使信息格式不同。
- 绘制生成数据的业务流程图：理解业务需求及其最终结果，以及数据的来源和可用格式，尤其要关注它们之间的关联性。这一点至关重要，因为无论技术知识水平如何，都能从中了解需要提取哪些信息以及需要提出哪些问题才能获得目标分析结果。切记，如果数据源质量差或不一致，分析结果也会质量差或不一致。
整合来自不同来源的数据
商业智能工具，以及内部数据库和遗留系统。当这些环境无法有效沟通时，重复工作、数据不一致以及难以获得可靠洞察等。
因此，缺乏整合会直接影响决策，因为分散且不同步的数据会导致操作错误和业务缺乏透明度。
为了克服这一挑战，重要的是：
- 实施数据中心或中间件：通过集中信息和消除冗余来促进不同系统之间的通信；
- 使用 API 进行数据同步：如果结构良好，它们可以确保平台之间持续、安全的连接；
- 采用 ETL（提取、转换、加载）Talend 、 Apache NiFi和Informatica PowerCenter等技术可以自动转换和集成来自不同来源的数据。
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数据是任何公司最宝贵的资产之一，但如果没有有效的治理，它就会成为风险、效率低下和决策失误的根源。正如我们在本文中所看到的，数据治理远不止合规和安全：它是组织化流程、可靠信息和更强市场竞争力的基础。
构建这种实践体系的公司能够减少运营错误、确保透明度、提高安全性，并将分散的数据转化洞察。然而，实施和维护有效的治理需要技术、完善的流程以及整个团队的参与。
同样重要的是要记住，数据治理并非一个只有开始、过程和结束三个阶段的项目。它是一个持续的过程，会随着新技术的出现、法规的变更和业务需求的转变而不断发展。
好消息是，数据结构越规范，在公司的日常运营中就越能自然流畅地发挥作用。而这正是仅仅存储数据的企业与真正战略性地利用数据的企业之间的区别所在。
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