来自 应用 2021-08-29 18:35 的文章

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您的数据资产对业务的成功至关重要。您的数据管理实践是否尽善尽美?本文探讨了数据治理的本质,并解释了在开发和实现数据管理时需要记住的关键数据治理最佳实践程序。手工挑选相关内容:【免费电子书】通过数据发现和分类建立有效的信息治理什么是数据治理?数据治理研究所对数据治理的定义如下:"数据治理是信息相关过程的决策权和责任体系,根据商定的模型执行,这些模型描述了谁可以对什么信息采取什么行动,以及何时、在什么情况下,使用什么方法。"根据数据管理协会,防御cc攻击的方法,数据治理包括10个主题:数据架构数据建模和设计数据存储和操作数据安全性数据集成和互操作性文档和内容参考和主数据数据数据仓库和业务智能元数据数据质量数据治理是企业用于管理数据流和处理信息。数据治理结构提供了一个框架,ddos云防御系统,该框架描述了管理组织数据的角色、职责和流程。它应该建立数据管理的标准,与业务目标保持一致,并在公司的业务模型中发挥良好的作用。数据治理是切实可行的。如果处理得当,每个人都会参与组织。怎么做数据治理影响组织的健康和盈利能力数据治理支持数据的完整性和质量,从而带来多种业务好处。特别是,有效的数据治理策略可以帮助您的组织信息化:确保信息提高数据分析和决策能力的质量,打不死高防加速cdn,更好地识别和最小化与数据相关的IT风险,例如数据泄露风险更容易实施监管机构和法律(如HIPA)要求的保护措施增强信息交换和运营效率在数据治理团队中的角色和职责一些组织有专门的数据治理团队,ddos有哪些防御手段,而另一些公司则让员工在正常工作之外承担额外的责任。人们普遍误解数据治理只是一项IT工作。事实是,虽然IT团队负责提供解决方案和开发基础设施服务,但其他团队成员也同样至关重要;例如,它们为数据治理策略和规则。那个需要填补的关键数据治理角色包括:数据管理员-这是一项侧重于执行和协调政策和程序的业务职责。数据管理员管理公司数据项目,做出与数据相关的决策,发布建议并开发相关的数据数据。策略治理委员会-该团队负责建立数据治理计划,衡量成功与否并收集指标。数据利益相关者-这些人拥有并使用特定的数据资产。他们通常包括人力资源、IT、风险管理、合规和法律部门的个人和团队。在决策政策、程序、业务规则和技术时,应考虑他们的见解和需求方法。数据治理最佳实践实施自动化数据发现和分类技术以最大限度地减少手动操作错误。滑倒,数据输入团队成员的失误和错误加起来很快。错误率甚至为1%的公司将面临严重的数据问题。自动化所有你能减轻的风险错误。手工挑选相关内容:[免费指南]数据分类策略模板建立适合您组织规模和需要。你不能简单地采用预先构建的数据治理模型;您需要定制它以适合您的组织规模和需要。留着请记住有效数据治理的所有三个组成部分—人员、流程和技术。让合适的人来处理您的数据,并授权他们为您的组织实施最有效的实践。投资于管理关键数据所需的技术。不要让前端价格阻止您获得所需的软件来保护您的数据。建立并根据这些指标定期评估您的工作。衡量进度的唯一方法是确定标记和检查点,然后根据这些标记和检查点严格评估您的性能他们。开始吧小而大。请记住,数据治理是一个持续的过程,而不是一次性的项目。企业所有者可能会阅读一篇关于实现数据治理结构的博客,然后启动一个项目来清理所有数据。这是一个很好的开始,windows防御ddos,但你不能就此结束。为了成为有用的业务,必须定期获取、存储、保护、清理和公开数据智慧。期待不断增加的数据量。预计到2025年,贵公司的数据量将以175%的速度增长,这将确保贵公司的管理团队能够更好地处理2025年的数据量信息。期待更多的保护法规来管理数据资产。欧洲通用数据保护法规(GDPR)影响公司的经营方式和人们对数据保护的看法。希望看到越来越多的政府和机构的数据管理法规,并确保您的数据治理团队了解最新的法规和实践。实施数据治理要实现有效的数据治理策略,请遵循此处列出的数据治理最佳实践。从雇佣合适的团队成员开始,掌握法规、技术和数据管理实践的变化。正确管理关键数据对于做出最佳业务决策至关重要。

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