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和数据管理员，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。
随着企业不断深入地了解数据对其组织的潜力，数据监管的定义也在不断发展。尽管法规合规性以及对数据保护和风险管理的关注过去一直是数据监管的核心所在，但是当今数据监管团队的关注点已得到扩展，现在还包括提升数据质量、提高数据素养以及支持受监管的数据自助服务。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
企业数据监管的驱动因素和益处
法规合规性
运营效率
营收增长
隐私和安全
准确的分析
数据素养
数据质量
提升决策能力
创新
客户满意度和信任
信誉管理
受监管的数据可访问性
为何信赖erwin提供的数据监管计划？
erwin Data Intelligence by Quest深受全球领先组织的信赖，它提供所需的数据目录、数据素养、数据质量、数据市场和自动化功能，使数据监管能够真正成为现实。erwin Data Intelligence将IT、数据监管团队和业务用户汇集在一起，以发现、了解、监管和共享数据资产，以便企业了解如何更好地使用和保护其数据，从而获得更大的优势。
erwin Data Intelligence提供可自定义的监管框架以及即时可用的术语表和模板，并且由资深专家团队提供鼎力支持，帮助组织快速建立数据监管计划。市场中表现卓越的数据目录自动化功能可实现元数据获取、数据映射、数据沿袭、影响分析、数据质量和敏感数据识别，从而实现涵盖整个企业的数据可见性。数据监管团队拥有所需的业务术语表管理和数据管理自动化，从而能够有效地将业务含义分配到数据并推动数据监管的发展。所有利益相关者都具有自助式数据发现、数据素养、数据市场和协作功能，从而真正融入到以数据为驱动的文化之中。