数据监管
现代数据监管是一项战略性、协作式的实践，使组织可以发现数据，了解其在业务上下文中的意义，并尽可能提高数据质量、安全性和价值。数字化转型和其他数据驱动的计划需要进行成功的数据监管。但是许多组织缺乏企业数据可见性、数据监管效率或业务用户参与，无法将数据监管付诸实践。数据监管软件可以为团队提供所需的功能和自动化来改变这一现状。
利用数据质量可见性推动数据监管
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。
Petco借助erwin实现数据监管和数据素养
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依赖，它提供所需的数据目录、数据素养、数据质量和自动化功能，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、监管和社会化数据资产，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、数据素养和协作功能，从而真正融入到以数据为驱动的文化之中。资源
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