業(yè)務領域的技術創(chuàng)新增加了大企業(yè)的壓力，要求它們?yōu)樯姹娞峁﹃P鍵應用程序的按需安全訪問。在這種情況下，組織必須有健壯的現代數據治理系統(tǒng)。

數據治理需要“一個現有的實用的和可操作的框架來幫助任何組織的數據涉眾識別和滿足他們的信息需求”。“我們已經看到了糟糕的數據治理對大企業(yè)的影響，從監(jiān)管罰款、安全漏洞到訴訟。面臨數據治理不良后果的大型企業(yè)的經典例子包括花旗集團(CitiGroup)和美國銀行(Bank of America)。

大企業(yè)與現代數據治理斗爭的重要原因如下:

大企業(yè)面臨的現代數據治理問題

對于一個獲得“大企業(yè)”稱號的組織來說，這意味著它擁有所需的資源。但是，了解如何使用這些資源并使其適應數據治理框架常常是一個問題。原因如下:

缺乏數據領導力

數據領導是大多數組織面臨的挑戰(zhàn)，因為它是一個很容易被忽視的治理缺口。組織需要對負責數據的人員進行優(yōu)先排序，就像對利用和保護數據的技術獲取進行優(yōu)先排序一樣。

在現代數據治理中，擁有一個首席數據官(CDO)與擁有一個首席信息官(CIO)和一個數據保護官(DPO)同樣重要。首席數據官負責協調組織的許多數據活動，以最大限度地發(fā)揮對業(yè)務的影響。在“業(yè)務”和“IT”經常發(fā)生沖突的組織中，這個角色尤其重要。

在業(yè)務流程中使用錯誤的工具

要使數據治理有效，組織需要擁有正確的工具。然而，這些工具本身并不能保證充分的數據治理與業(yè)務流程保持一致。操作一致性減少了業(yè)務需求、業(yè)務流程和軟件系統(tǒng)之間的差距。

一些公司將數據工具的獲取放在首位，而沒有考慮它是否適合現有的業(yè)務流程。當工具不能有效地執(zhí)行時，將采取反應性步驟來適應當前業(yè)務流程，以提供獲得的技術。這一步驟不僅往往無效，而且可能代價高昂。

表現不佳的數據庫

無可否認，數據為王。在商業(yè)世界中，所有的決策和運營活動都依賴于可用的數據。但是，目前大企業(yè)的問題已經從數據的可用性轉向了數據的存儲和檢索。

調查結果顯示，潛在數據是地球和月球之間距離的6.6倍，因此擁有合適的數據庫變得越來越重要。這些數據庫必須具備:

——最優(yōu)性能

——計劃停機

-符合監(jiān)管數據保護要求

然而，并不是所有的數據庫都能保證上述性能，組織在SQL服務器上進行性能調優(yōu)已經成為一種標準實踐。這確保了組織不會面臨丟失數據或次優(yōu)性能的風險。

冗余策略和程序

與數據一樣，數據治理也需要是動態(tài)的。大多數組織依靠政策和程序來指導他們根據數據采取行動。如果公司不能根據數據流的動態(tài)特性更新其政策和程序，那么就很難利用這些數據。

對于組織遇到的每一種新類型的數據，管理層必須考慮現有的實踐或策略是否有助于分析或存儲這些數據。審查政策和程序可能相當麻煩;因此，大多數組織無法更新它們。但是，最佳做法建議每年審查組織政策，特別是關于數據的政策。定期檢查使識別數據風險和盡可能早地放置緩解措施變得更容易。

結論

組織的最高管理層負責數據治理實踐。一旦最高管理層沒有正確的態(tài)度或沒有實施正確的計劃，組織遲早會出現數據治理問題。定義的數據治理計劃或策略與適當的人員、流程和工具相輔相成，有助于降低數據治理問題的風險。