企业中的数据专业人员（如：开发人员和数据科学家）都是数据管理与治理中的关键成员。尽管我们在认识上已经把数据提升到了战略资产的高度，但仍需要转变思想认识到数据治理的重要性。通过数据治理，构建合理的组织架构，组建数据治理团队，可以更好地促进数据的使用和价值体现。而不仅仅是规避监管带来的风险。

在数据管理专家Raconteur之前的文章中，我们可以看到全球的数据量继续呈指数级增长，大多数分析师预计，2020年全球数据量将超过44ZB。很多企业因为缺少有效的数据治理规划，采集到的数据连最基本的可信都难以做到，更不用说可以便捷地使用高质量的数据分析结果指导业务的管理及拓展。随着企业业务的发展，数据的来源、种类变得越来越多样化，系统改造或重新设计的难度就越大，所以企业的数据治理宜早不宜迟。

开展了数据治理工作的企业，数据分析人员在分析数据时，会有较大的体验提升。通过数据治理工作的开展，数据变得可信且易于理解，并能有效地支撑企业人员的决策分析工作。越来越多的人员转变为“数据专家”，工作方式也随之改变，这也有助于企业向数据驱动业务的文化发展。

以下是数据治理为企业带来的好处：

1、管理访问数据的人和应用

数据治理将要求对用户权限及数据访问进行多级管理。例如，您的销售副总裁可能会决定所有销售人员都应使用同一个的数据分析应用程序，但只应允许其查看自己的销售情况和销售机会。关键在于让IT系统管理员可以方便地基于业务管理要求和需求调整这些权限和访问方式。

2、定义、盘点和控制正在使用的数据

通过对数据的盘点及定义，并设置对应的校验控制，有助于设置适当的数据访问权限。如：在系统中内置功能屏蔽和/或保护个人或敏感信息；在系统中录入错误的数据内容时，系统如何做出控制及提示；便于轻松地与其他同构或者异构数据融合应用、与新技术融合应用。同时，能识别出数据质量领域存在的问题，当我们发现不同用户使用同一个数据集分析出不同的结果时，有助于识别人员培训问题和需要提高数据质量的领域。

3、明确用户访问数据控制

这是大家公认典型的、重要的数据治理。用户必须通过安全连接（例如VPN）进行连接，确保数据的访问和完整性。

4、制定数据管理的策略

例如，某个策略不允许数据被其他国家的访问者使用，或者某个功能模块仅允许将指定类型的数据存储在指定区域。

5、识别应用程序或个人对特定数据的使用权

识别监管要御数坊求的源头，确保监管的合规性，关注即将生效的或最新的合规性标准。例如，根据《加州消费者隐私法案》，即使不在加利福尼亚的企业也需要考虑客户，合作伙伴和供应商的位置，对其数据进行相应的保护措施和接受使用限制。

以上这些最佳实践适用于任何企业，并将帮助企业建立起安全使用数据以及提升数据使用率和使用价值的组织。全面了解数据治理的价值有助于为企业业务增长提供重要视角。