| [EDM] 數據治理與數據管理的區別

數據治理與數據管理：有何區別？

DAN EVERETT, Vice President of Product and Solution Marketing

什麼是數據治理？

數據治理是一套原則、標準和實踐。它們適用於數據的端到端生命週期（收集、儲存、使用、保護、歸檔和刪除）。這可確保您的數據可靠且一致。數據治理：

• 建立組織結構
• 確認數據所有者
• 執行規則和政策
• 文件處理
• 記錄業務術語和指標

什麼是數據管理?

數據管理是數據治理的技術實現。
沒有實施的數據治理只是文檔。數據管理使組織能夠執行和實施政策和流程。

那麼數據治理與數據管理有何不同？

數據治理是建築的藍圖，數據管理是建築的實體建造。換句話說，沒有數據管理，就沒有實體建築。您可以在沒有藍圖的情況下構建建築物（數據治理）。但建築將是一種效率較低且效果較差的活動，並且更有可能出現問題。

記錄數據治理的成功

成功數據治理的藍圖涉及人員、政策和指標。

人與數據的關聯

人對數據治理至關重要。他們不僅是創建和處理數據的人——他們還受益於管理良好的數據。以下是其中一些人：

• 業務領域的主題專家。這些人可以為組織確定標準化的業務術語。他們還可以為不同的業務流程建立質量閾值的級別和類型。
• 數據管理員負責修復數據質量問題。
• IT 人員負責數據庫、應用程序和業務流程的架構和管理。
• 法律和安全人員負責數據隱私和保護。
• 跨職能領導者，由治理委員會或理事會組成，負責解決組織內不同職能部門之間的爭端。

政策和規則

如果政策定義什麼，規則定義如何。組織在流程和程序中使用範圍廣泛的政策和規則；常見類別包括同意、質量、保留和安全。

• 假設您制定了有關適當使用個人信息的政策。本政策規定，您必須先獲得處理同意，然後才能使用個人信息。一項規則可能會定義您用於收集個人數據（用於計費、營銷或第三方共享）的同意選項。另一條規則可能會定義您在向客戶發送任何促銷優惠之前如何需要他們的同意。

指標

得到衡量的得到管理。常見的技術指標包括：

• 應用程序中的重複記錄數
• 數據的準確性和完整性
• 有多少個人數據元素被加密或屏蔽

這些指標有助於數據的技術管理。但數據領導者也試圖定義這些技術指標如何影響業務成果指標。 例如，銷售天數 (DSO) 是一種常見的業務指標。財務分析師和貸方使用 DSO 編號來分析公司的財務狀況。如果客戶地址數據不完整或不準確，則會增加計費周期時間，並導致 DSO 增加。如果 DSO 高於行業平均水平，分析師和貸方可能會將其視為風險跡象。這可能導致公司前景評級下調或資本成本增加。

通過數據管理建立更強大的組織

現在讓我們仔細看看一些用於數據管理的工具和技術。

清潔和標準化

這些是幫助實施和執行數據質量策略的工具和技術。分析可幫助您將數據的有效性、準確性和完整性與您為數據質量設置的指標進行比較。然後，您可以修復無效值、錯誤拼寫和缺失值等問題。您還可以將清理規則嵌入到數據輸入流程中，以在輸入點加強數據質量。概要分析還可以幫助您識別數據源之間的相似點、不同點和關係。這使得刪除重複記錄和加強跨來源的一致性變得更加容易。您可以使用 DUNS 編號、人口統計數據和地理數據等外部數據豐富內部數據。許多組織創建了一個集中的中心來幫助維護主數據的語義一致性。

屏蔽和加密

使用這些來實施和執行隱私和保護政策。數據發現和分類工具和技術可幫助您識別和標記敏感數據和個人數據。然後，您可以使用這些標籤來應用適當的保護控制，以滿足內部要求和外部法規，例如通用數據保護條例 (GDPR)和加州消費者隱私法 (CCPA)。根據分類和訪問策略，您可以授予某些用戶訪問原始數據的權限，並為其他用戶屏蔽該數據。要確定適當的內部和外部分發保護控制，您可以使用數據流建模來了解您的組織如何在內部和外部收集、處理、儲存和分發數據。例如，數據屏蔽可能適合在防火牆內訪問，但您可能決定在與第三方共享數據之前必須對其進行加密。

歸檔和刪除

實施和執行保留政策，並管理平衡行業保留法規（如 BCBS 239 和 CCAR）與地方和區域法規（如 GDPR 和 CCPA）的複雜性。例如，當日常操作不再主動需要數據時，您可能希望歸檔數據。但是您仍然需要能夠監控這些數據，以便滿足稅務報告或長期儲存等監管要求。數據歸檔工具可以幫助您：

• 追蹤數據應保留多長時間；您可以設置指定的保留期限，然後該工具可以自動刪除數據
• 索引數據，以便更輕鬆地檢索法律發現等活動
• 對數據屏蔽和加密實施適當的訪問和控制

數據治理與數據管理：數據的堅實基礎

是的，數據治理和數據管理是不同的實體，但它們的目標是相同的。兩者都可以幫助您創建穩固、值得信賴的數據基礎，讓您企業中最聰明的人能夠盡最大努力完成工作。