为什么商业领袖热衷于数字治理？不可否认的是，数据治理很吃香。在DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理“轮图”的中心。是数据建筑、数据造型、数据仓储、数据安防、数据品质、元。为各种数据管理活动提供整体指导策略说到数据治理，很多企业常说它是一个涉及企业战略、组织结构、数据标准、管理规范、数据文化和技术工具的综合体。
是战略，是标准，是文化。但是，只有你真正做到了数据治理知道:数据治理不仅又脏又累，还是一份吃力不讨好的工作，经常被指责，领导看不到价值。数据在治理的过程中，有时会不被理解。数据治理是一个基础工程，人们总会看到数据应用“高楼大厦”。数据治理团队每天都很忙，领导不知道“这些人”在干什么。但是，只要数据出现问题，第一个被问责的人就是数据管理团队。
4、对 数据 资产进行体全面盘点、构建企业级的 数据 资产目录随着云计算、物联网、移动互联网等新技术的逐渐成熟和集中应用，社会发展已经进入数字化时代，人、物、物正在数据被改造，数据已经成为新经济的核心生产要素，日益影响着全球的生产、流通、分配、消费活动和经济。越来越多的企业也将数据作为转型发展、重塑竞争优势、提升组织治理能力的重要战略资产，对这一重要的资产进行系统化、体系化的管理，以充分挖掘数据的战略。
5、 数据治理的 数据治理成功的关键——元 数据管理Independent Enterprise数据综合软件提供商Informatica Company(纳斯达克股票代码:INFA)认为:数据成功治理的关键在于meta 数据 Management，即赋予数据上下文和含义。在有效的治理之后，Meta 数据可以提供数据流视图的可问责性、影响分析的执行能力、常见的业务术语表及其术语和定义，并最终提供合规性的审计追踪。Meta 数据管理已经成为一个重要的功能，它使IT部门能够监控复杂数据集成环境中的变化，同时提供可靠和安全的数据。
Informatica将数据 governance定义为“作为一个公司管理-4资产通过协调和定义组织内的流程、政策、标准、技术和人员的功能，以实现准确、一致、安全和及时。数据治理侧重于提供可信和安全的信息，这些信息支持做出明智的业务决策、有效的业务流程和优化利益相关者的交互。
6、一文让你分清 数据管理与 数据治理文章让你区分数据管理和数据治理当我们谈论-4资产管理时，我们在谈论什么？目前我们说的最多的两个概念是数据管理和数据治理。但对于这两个概念，确切的定义是什么，两者的具体区别是什么，仍然是困扰很多人的关键问题。数据管理和数据治理有很多地方是重叠的，都是围绕数据的领域展开的，所以这两个术语经常混淆。
关于企业信息管理的相关子集有很多，包括master 数据管理，meta 数据管理，数据生命周期管理等等。因此，出现了许多不同的理论(或理论家)来描述信息管理和治理如何在企业中工作数据/:它们如何独立工作？他们是如何合作的？“自下而上”还是“自上而下”的方法效率更高？为了帮助您理解这些术语及其关系，本文将重点定义它们的概念并指出它们的区别。这些定义和差异来自于以数据为中心的国际公认组织，也将就一些观点进行详细讨论。
7、什么是 数据中心 资产的可视化管理有什么样的特征来定义数据 as 资产？我们可以通过以下三个标准来判断:可控、可量化、可实现。如何通过高效的数据 资产管理，帮助企业提供更精准的产品和服务，降低成本，控制风险，从而提升企业的核心竞争力？接下来深圳吉通就带你了解数据。1.数据治:治而不乱，使数据成为资产现在IT部门最难过的是IT部门不是数据的主人，而是当。
还需要业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通，针对企业未来的状态愿景，持续提供业务决策、业务定义、数据质量过程和发展优先级的支持。这个标准不一定是最好的，但在目前的工作中是最有效最合适的实践。2.-4资产管理架构:驱动企业架构的成熟"数据驱动一切"对于大数据时代的企业发展并不过分。
8、 数据 资产管理调研的目的数据 资产管理研究的目的:每个企业都需要有效地管理其日益重要的数据，通过企业领导和技术专家的合作，数据没有高质量的数据，任何企业都难以高效运行。如今，企业依靠他们的数据 资产做出更明智有效的决策。市场领导者正在利用数据 资产通过丰富的客户信息、信息的创新使用和高效运营来获得竞争优势。
随着数据的需求量越来越大，企业对数据的依赖度越来越高，人们越来越能清晰地评估数据 资产的商业价值。数据 资产管理在数据架构中的位置-4资产管理在数据架构中处于中间位置，数据 资产管理支持以价值挖掘和业务赋能为导向数据应用开发为依托数据平台实施数据全生命周期管理。并对企业数据 资产的价值和质量进行评估，促进企业数据 资产不断完善自我，不断向业务输出动力。
