数据监管
现代数据监管是一项战略性、持续且协作式的实践，使组织可以发现并跟踪数据，了解其在业务上下文中的意义，并尽可能提高安全性、质量和价值。 尽管数字转型和其他数据驱动的计划所需的结果，但是很少有组织了解他们拥有什么数据或这些数据位于何处，而且他们很难将具有各种不同格式的已知数据与诸多系统整合起来 – 尤其是在他们无法实现这些过程的自动化时。 但是，当IT驱动的数据管理和面向业务的数据监管在人员、流程和技术方面配合工作时，即可根据一整套可靠信息来做出决定并确定相关影响。
erwin在Gartner 2020元数据管理解决方案魔力象限中
获评为领导者
什么是数据监管？
数据监管是指组织如何创建、收集、保留和使用数据。
拥有实施良好的数据监管实践的组织会明确企业数据的所有者（或主人），确定在整个数据生命周期内管理数据的正式流程，并设立监管机构来强制执行这些流程和确保其合规性。
实质上，数据监管展现了组织在信息收集、使用和管理方面的信条。 这是一项艰巨的工作，而且考虑到不断扩展的数字世界中的庞大数据量，这项工作只会越来越艰巨。
了解有关数据监管定义的详细信息。
为何数据监管非常重要而又充满挑战
直到最近，数据监管仍然主要是IT的一项职责，涉及为数据元素编制目录以支持搜索和发现。 但是在这个数字时代，数据及其监管是每个人的业务。 数据保留者（即IT）和数据使用者（即组织的其余人员）必须能够发现、了解和使用数据来推动机会，同时限制风险。 这样来考虑：仅可将具有适当质量的适当数据（不论其存储在什么位置或以什么格式存储）提供给适当的人员用于适当的目的。 实现此要务需要进行持续的战略性工作、企业协作以及实施技术来提供数据环境的全面视图，包括数据所在的位置、使用它的人员和系统，以及如何访问和管理它。 数据监管非常有必要，但是也很复杂，因此大多数企业很难运作它。
企业数据监管的驱动因素和益处
多年以来，不同领域的企业都在尽力遵循HIPAA、SOX和PCI-DSS等法规。
但是，欧盟的通用数据保护法规(GDPR)的合规要求及其对不合规行为的严厉惩罚使得数据监管成为焦点，迫使大多数组织重新评估其方法和工具。
尽管取得了进展，企业仍在努力解决在部署全面的可持续数据监管方面的挑战，包括依靠大多数为手动的流程进行数据目录编制、数据沿袭和数据映射。
但是，组织将数据重新整理为可以控制且产生长期价值的企业资产后，会获得许多益处：
法规合规性
通过适当的报告和文档（包括沿袭）来应对审核并证明对数据法规的合规性。
运营效率
通过实时改进、消除冗余并提供卓越的员工培训和交流，简化日常运营。
营收增长
了解降低费用、开创新收入流甚至利用数据创收的方式。
隐私和安全
加强数据隐私和安全步骤，并遵守这些标准，以及识别并标记敏感数据元素。
准确的分析
能够利用数据分析工具并确保这些控制板的有效性，因为基础数据非常准确。
数据素养
确保一致的数据标准和定义，以便企业利益相关者了解数据，熟悉组织如何定义和讨论数据。
数据质量
减少错误和/或快速查找并补救错误，确保数据用户依靠可信的信息进行分析。
提升决策能力
针对单个数据事实版本提供受控的访问和可见性，从而轻松快速地评估信息并确定如何对其进行处理。
创新
开发新产品和服务或改进现有产品和服务，以及实现业务、技术和数据基础架构的现代化。
客户满意度和信任
提供高效、个性化且相关的客户体验，从而建立客户信任并培养忠诚度。
信誉管理
保护您的数据资产，并透明地展示您使用数据的方式，以便您避免数据泄露和其他错误。
为何信赖erwin提供的数据监管计划？
我们拥有30多年的数据业务经验。 很少有其他供应商可以像erwin EDGE（企业数据监管体验）那样为您带来优势，打造战略性的IT和业务协作。 erwin Data Intelligence Suite by Quest是erwin EDGE的核心，提供数据目录、数据素养和自动化功能，使所有企业利益相关者都可以发现、了解、监管数据资产并使其社会化。
很少有其他供应商可以从广泛的一系列数据源、运营流程、业务应用程序和数据模型中自动获取、转换和馈送元数据，形成中心数据目录，然后通过基于角色的上下文视图使这些数据便于访问和了解。
通过非常广泛的一组元数据连接器，erwin将数据管理和数据监管流程组合起来，促进自动化、实时且高质量的数据流程。 踏入该信息源泉，您将获得相应的上下文、洞察力和机制，实现有效且可持续的数据监管。 通过代您从事艰难的工作，erwin Data Intelligence可确保您的数据监管工作带来实实在在的价值。
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