成功数据治理的5大障碍2020年8月11日|3分钟读取作者：雪花杖雪花科技，雪花思维引领全世界的组织领导者都认为数据治理很重要。然而，大多数公司的数据治理计划仍在计划或进行中。在一份2020年数据大学报告¹中，只有12%的公司已经完全实施了这些计划，而38%的计划正在进行中，31%的公司才刚刚开始。这是因为公司在执行数据治理时经常遇到障碍。以下是组织面临的五个常见障碍。有关雪花的云数据平台如何帮助克服这些挑战的详细信息，请下载我们的电子书，成功数据治理的5个关键组件。数据仓库根据Gartner最近的一项调查，克服业务领域的竖井思维是数据和分析治理最具挑战性的方面之一。僵化的遗留数据体系结构阻碍了信息在整个组织中的共享和传播，从而促进了数据隔离。遗留体系结构也使公司很难以一致的方式组织信息。孤立、无序的信息使得应用数据治理变得不可能，无论是跟踪数据沿袭、编目数据还是应用粒度安全模型数据质量差数据治理涉及对进入公司的数据的质量以及在整个组织中的使用进行监督。数据管理员需要能够识别数据何时损坏、不准确、过时，或者何时脱离上下文进行分析。他们需要能够轻松地制定规则和流程。信任数据的能力是数据驱动型组织的基石，这些组织根据来自许多不同来源的信息做出决策。在这份Dataversity报告中，58%的公司表示，理解源数据的质量是其组织数据价值链中最严重的瓶颈之一。根据报告，"自动化和匹配业务术语与数据资产，并将沿袭记录到列级别是优化数据质量的关键步骤。"数据不透明度数据治理要求公司实现数据透明性：您有哪些数据，这些数据驻留在哪里？谁有访问权限，他们如何使用它？但遗留系统掩盖了这些问题的答案。数据管理是执行此类数据清查的关键：拥有访问、集成、存储、传输和准备用于分析的数据的策略和方法。根据Forrester Research³，"有效的数据治理源于数据管理的成熟度。"然而，许多组织都在与数据管理缺陷作斗争。不安全数据随着企业内外数据源的激增，数据泄露事件也在不断增加。数据治理对于提高数据安全性至关重要。与成功的数据管理一样，数据安全性取决于可跟踪性：知道数据来自何处、在哪里、谁有权访问它、如何使用它以及如何删除它。数据治理设置规则和过程，防止敏感业务信息或客户数据的潜在泄漏，从而使数据不会落入坏人之手。然而，遗留平台会创建难以访问和跟踪的孤立信息。这些小仓库通常会被导出，有时会导出到电子表格中，然后进行复制以将其与其他孤立的数据组合在一起，这样就更难知道所有数据的去向。缺乏对数据的控制当企业需要遵守诸如GDPR、HIPAA、PCI-DSS和美国萨班斯-奥克斯利法案（Sarbanes-Oxley，SOX）法律等法规时，企业通常会开始考虑数据治理。在Dataversity的报告中，48%的公司将法规遵从性列为其数据治理的主要驱动力。这些法规要求组织能够从数据源跟踪数据到退休数据，确定谁有权访问这些数据，并知道如何以及在哪里使用这些数据。数据治理围绕数据的所有权和可访问性设置规则和过程。没有它，敏感信息可能会落入坏人之手或被不正当地删除，从而导致政府或监管机构的经济处罚、诉讼，甚至坐牢。Snowflake的云数据平台为数据治理方案提供了正确的基础。Snowflake帮助公司打破数据孤岛，并具有使公司能够使用安全、受管理的数据实现法规遵从性和更好的决策的功能。这包括三大数据云的可用性、弹性存储和计算；数据加密、访问控制和跟踪功能；以及与外部数据管理工具的集成https://bit.ly/31YYplIhttps://gtnr.it/2ZSs39phttps://zd.net/3gUb8uM就像你读的？通过喜欢和分享来表达你的感激之情！Facebook推特LinkedIn