数据治理主动数据治理
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识,因为主数据的授权已推给上游的业务用户,使数据管理员处于很少被打扰的角色,他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益,因为可更迅速且经济有效地完成营销活动,在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益,因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素,添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额,然后将该信息传回 ERP 系统。
数据治理GDPR带来的影响
不过关于GDPR带来的影响,我们也不该盲目悲观,还是有可借鉴之处。首先应该认识到,个人信息保护和数字经济之间,永远不可能找到的平衡点,根据形势进行动态平衡才是途径。短期内,我们在大方向上应该坚持经济发展以造福于国民,毕竟数字经济在我国已经成为重要的经济增长点;但长远考虑,国民的自我隐私保护意识是逐渐加强的,提升企业的公信力势在必行,单纯依靠企业的自觉很难赢得公民的信任,因此需要国家在小化影响经济发展的情况下从立法层面不断完善,方能达成目标。
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进,企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势,同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中,所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控,给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术,能够对结构化的敏感数据进行识别并发现,而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难,程度较低。
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