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什么是数据治理？
数据治理代表了一种专业处理数据的全面解决方案。它指的是制定、实施和维护规则、政策、程序和机制的过程，以有效管理一个组织的数据。它是一个全面的框架，确保数据以高质量、一致、可用、安全和负责任的方式被存储和处理。
数据治理的主要目标包括促进数据质量和完整性，确保所有的数据保护措施，以及优化内部流程和基于可靠数据的决策。此外，风险的最小化和透明度的建立应可持续地加强对组织的信任。
该框架包括，除其他事项外，一个组织的哪些员工可以访问哪些类型的数据和信息，以及这些必须如何实施，以优化流程以及合规和数据安全。如果这是成功的，就可以建立并可靠地遵守收集、储存、处理和销毁数据的内部和外部标准。
数据治理的优势在于：
- 更好、更快的决策和流程
- 更好地管理风险和控制成本
- 更好地遵守内部和外部的数据政策
- 公司内部更好、更有效的合作
- 加强了客户和供应商之间的信任
为什么数据治理对公司如此重要？
在现代商业世界中，公司面临着不断增长的信息量。这已成为数据形式的宝贵资源，构成了数字时代竞争力的基础。在这种情况下，专业的数据管理对于公司持续优化流程和做出明智的决策至关重要。
因此，一个全面和高质量的数据治理解决方案可以产生巨大的竞争优势。数据使用的透明度和问责制也会对公司的看法以及客户和合作伙伴对公司的信任产生积极影响。除了内部和外部流程，形象和客户忠诚度也可以得到持续的加强。
综上所述，公司的数据治理可以确保：
- 数据质量和可靠性
- 过程优化
- 数据驱动的决策
- 合规性和法律确定性
- 风险管理
数据质量和可靠性：
数据治理的最重要的任务之一是确保数据的质量达到最高水平。通过一个 专业管理通过对标准和准则的定义以及控制技术的实施，公司可以确保其存储的数据是一致的、最新的和可靠的。这为知情和快速决策奠定了基础，并增加了对数据的信任。
过程优化：
这种高 数据质量 使得数据流动顺畅，数据和信息的使用得到优化。通过对数据进行分类并定义明确的责任和流程，促进了对数据的访问并避免了多余的数据存储。这导致了组织中更高的效率和生产力。不仅流程可以自动化，员工也可以更快获得他们需要的信息，更有效地完成他们的任务。
数据驱动的决策：
自动化决策是全面优化复杂流程的核心组成部分。因此，数据和信息的评估对组织来说也变得越来越重要。有效的数据管理确保所使用的数据是相关的、最新的、准确的和可快速检索的。实施数据治理措施可以确保数据的质量和一致性，从而导致更好的分析和评估，并能在此过程中做出明智的决定。
合规性和法律确定性：
公司在处理数据时有义务遵守大量的法律和监管规定。此外，客户和合作伙伴对数据敏感处理的要求也在增加--他们期望负责任的处理和高水平的安全。数据治理确保公司满足这些要求，并在任何时候都保证数据的安全性。法律要求包括，例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）或行业特定法规，如《洗钱法》。
风险管理：
企业敏感数据的处理对于一个组织的评价、看法和信誉至关重要。数据治理有助于识别和尽量减少与数据有关的风险，从而保证内部和外部数据的安全。这包括防止未经授权的访问，遵守数据保护法规和减少数据泄漏或损失。因此，有效的数据治理可以将声誉损失和法律后果的风险降到最低。
数据治理如何能在公司中取得成功？
数据治理的成功实现和实施需要一个整体的、经过深思熟虑的战略和公司内部的全面管理。重要的是要认识到挑战，并分配适当的资源以及 专业知识 落实。明确的愿景、结构化的方法和所有相关利益相关者的参与，对于数据治理的成功至关重要。
在本章中，介绍了公司在引入数据治理时必须克服的核心挑战，并讨论了解决这些挑战的初步方法。通过采取全面的方法和克服所提出的挑战，数据治理可以在组织中有效地实施，公司的数据战略可以得到加强，从而产生多样化的竞争优势。
引入数据治理的挑战是：
- 文化变革
- 明确责任
- 数据识别和分类
- 数据质量
- 测量和监测
- 技术基础设施
文化变革：
实施数据治理的最大障碍之一是组织内部的文化变革。实施需要改变工作流程、过程和系统。因此，必须要有一个有效的 变革管理 落实，以克服组织中的阻力，促进对变革的接受。提高对数据治理和管理重要性的认识并获得员工的支持是至关重要的。数据必须被认为是一种战略资产并被纳入决策过程。为此，专业的沟通、培训和持续的参与是必不可少的。
明确责任：
数据治理要求对数据的行政和管理有明确的责任和问责。重要的是要建立明确的指导方针和结构，使责任以及数据的管理透明化。因此，确定合适的人并分配和定义适当的任务和决策权是数据治理成功的核心。缺乏明确性会导致低效的流程和延误。
数据识别和分类：
公司往往有各种不同系统和格式的数据。一个挑战是如何识别相关数据，并根据其重要性和敏感性进行分类和合并。明确的定义和分类可以提高数据的质量，同时有利于实施适当的安全措施，以及遵守所有相关的数据保护准则。用于自动选择和处理数据和信息的数字工具在这里可以做出重要贡献。
数据质量：
确保数据质量和完整性是至关重要的。数据可能有缺陷、不完整或不一致，这可能导致不正确的分析和决策。建立监测、评估和改善数据质量的机制很重要。定期的数据检查、数据清理和设定数据标准有助于确保数据的完整性。高质量的数据剔除工具在这里也有帮助，因为它们可以最大限度地减少错误率，从而提高数据的质量。
测量和监测：
为了 为了确保数据的质量和长期的最佳流程自动化，监测和衡量数据治理措施是非常重要的。公司应该定义适当的指标并实施监测机制，以评估数据治理举措的进展和成功。定期评估和调整有助于确保数据治理策略的持续改进。
技术基础设施：
适当的技术基础设施是成功实施数据治理的基础。公司必须拥有适当的工具和技术来捕获、存储、处理、分析和保护数据。选择和整合 数据治理工具 纳入现有的IT基础设施可能是一个挑战，可能需要调整或投资。在实施数据治理措施时，建议与一个专业的、有经验的合作伙伴合作，他们了解这一过程的挑战，并准备好可靠的技术解决方案。
Konfuzio的数据治理
专业的数据治理为公司提供了各种竞争优势。然而，在实施过程中必须要掌握一些挑战。用于自动阅读、分类和进一步处理数据的数字工具是现代解决方案的核心组成部分，因此是成功实施的先决条件。
能够为全面和高质量的数据治理解决方案贡献一个核心构建模块的解决方案是 Konfuzio.来自德国的智能OCR解决方案提供了所有相关信息的数字化和自动化读出，并确保对收集的数据进行可靠的分类和定位。凭借其高质量的读数，Konfuzio可以满足数字数据治理工具的所有挑战。
此外，它还可以通过灵活的接口在公司软件中轻松实现，并在短期内提高数据的质量。因此，Konfuzio为优化流程和可靠的自动化决策奠定了基础。此外，数据的安全性以及对所有合规性和数据保护标准的遵守可以全面实现，这反过来又优化了组织内部的合作，并可持续改善客户和合作伙伴对公司的看法。
