数据治理必要性

企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，隐私数据安全治理算法，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。

数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并终体现为增加收入和利润。

国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。

数据治理相关

没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，安全治理算法，从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时，很难提供别的服务。当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。

通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，证券数据安全治理算法，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、性、时效性以及一致性应当处于别。

数据治理过程

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，数据安全治理算法，从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

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