一旦该结构投入运行，团队必须制定政策和标准、授权协议以及访问和使用协议。他们还必须实施管理持续运营的规则，并定义控制和审计程序，以确保数据一致性和运营符合内部和外部法规。
数据治理策略还应定义和记录所有数据源及其存储和安全程序，即如何保护其免受未经授权的访问、安全攻击和其他事故。
主数据管理与数据治理
数据治理经常被误认为是主数据管理 (MDM)，后者是一个密切相关的术语。主数据是指定义业务通信、事件和交易所涉及的主体的企业数据——它定义了业务主体的“谁”、“什么”和“在哪里”。
程和策略的程序，用于提供可理解、可控、适用且可信的主数据。MDM 中实施的规则是在数据治理程序中定义的，从主数据的创建和访问到其使用和最终处置。
数据治理并非独立于主数据管理的流程。但是，它超越了 MDM，管理和裁 埃及电报数据 定对企业数据、主数据或其他数据执行的所有操作流程。MDM 需要数据治理才能发挥最佳作用。
有效数据治理计划的好处
以下是拥有完善的数据治理计划的主要好处：
打破数据孤岛——当团队在没有集中协调的情况下运作时，就会出现数据孤岛，从而产生经过不同操作的不同数据集。
协调组织数据——如果组织中的所有数据都是一致的，则所有操作都将使用相同的数据进行，从而提高其效率并最终提高性能。
确保正确使用数据——授权用户根据需要访问和使用数据，以避免错误并阻止对个人、敏感或专有数据的潜在滥用和误用。
平衡隐私要求与数据收集实践——在收集数据以帮助业务决策的同时遵守隐私法规。
协调数据政策——制定统一的政策和程序，以持续监控和强制遵守上述政策。
提高数据质量——这会带来更准确的 BI 洞察、消除数据冗余、降低数据管理成本并实现更强的法规遵从性。
拥有高质量、统一且集中的数据的组织具有竞争优势。准确的洞察可以带来准确的预测/预报，而高管可以积极主动地利用机会或避免危机。这直接导致投资回报率、收入和利润的提高。
数据治理失败的负面影响
数据治理失败可能会给组织带来灾难性的后果。数据治理不存在、不当或无效的明显结果是数据不一致、不安全且存储不合逻辑。这使得以后合并、验证和访问数据变得更加困难。不正确的数据会影响从数据中收集的任何分析或商业智能 (BI) 见解和报告的质量。