什么是数据监管？
数据监管定义
数据监管是一个增长快速的领域，但是许多组织很难准确对其进行定义。根据Dataversity的定义，数据监管是帮助确保在组织内对数据资产进行正式管理的做法和流程。
在erwin，我们进一步细化此定义，将数据监管视为对于确保组织能够发现和跟踪数据，准确将数据放在适当的业务上下文中，并尽可能提高其安全性、质量和价值的战略性持续承诺。在整个组织中，数据必须可供访问、一致且可用，以推动尽责并获得有意义的洞见。
但是，数据监管的相关流程、做法和上下文在不同的企业中大不相同。这意味着您的组织必须得出自己的��义 – 特定于自身需求的定义。促进此了解的很好方法是，考虑驱动该企业采用数据监管的主要因素。
决策、GDPR合规性和其他主要的数据监管驱动因素
通用数据保护法规(GDPR)对数据监管的日益凸显有很大的贡献。实际上，erwin针对“数据监管现状”的第一份报告就在该法规于2018年5月生效之日前发布，其中发现60%的组织将法规合规性视为数据监管的最大驱动因素。
但是，我们最近的分析指出，企业对于数据监管的益处和重要性的看法正在变得更加成熟和稳健。在我们的第二个此类研究报告中，更明智地做出决策占据首位，62 %的受访者将其视为数据监管计划背后的主要驱动因素。而且，《2021年数据监管和授权现状》报告显示，数据安全性和数据质量现在是主要驱动因素。
但是，在不了解如何在上下文中应用数据监管的情况下采用数据监管收效甚微。在定义组织范围内的数据监管策略时，一个很好的切入点是考虑所需的业务成果。该方法可确保所有相关方具有共同的目标，这在以前是数据监管计划的一大挑战。
48%
数据安全
45%
数据质量
35%
分析
34%
法规合规性
数据监管工具如何为您的业务带来益处？
由于法规合规性是数据监管计划的主要驱动因素，因此很容易就能了解您为何需要使用全面的数据监管工具。但是，了解您为何应该使用数据监管工具也同样重要。
erwin的数据监管解决方案（包括erwin Data Catalog和erwin Data Literacy）可帮助您以全新视角审视数据。在合规性之外，协作式数据监管的益处还有很多，包括：
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降低管理、了解和利用数据的成本
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通过自动化支持更快、更准确的数据流程以获得洞见
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大幅增加组织数据的价值
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对用于处理数据的系统、策略和程序实现标准化
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支持数字化转型以及其他扩展计划