如何使用数据隐私扩展您的治理策略？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-05-13
尽管企业意识到了数据治理的真正潜力
但迫在眉睫的大数据经济正在帮助发现以前闻所未闻的新货币化机会，有用的数据治理框架提供了宝贵的业务见解和竞争优势，可以从根本上改变组织的运作方式和为客户提供价值的方式，但是严格的数据隐私流程不应阻止您的企业进军数据治理，而可以用来扩展您的信息治理策略。
更大的梦想，更大的梦想！
当组织开始使用数据驱动的解决方案来解决大规模问题时，当关系成为推断行为和识别数据模式的挑战时，关系会迅速成为复杂的数据策略，这表明您的业务不断增长，在没有总体企业数据战略的情况下，管理这种过渡可能很困难，企业必须意识到数据的重要性需要在组织的各个角落蔓延。
随着与数据有关的犯罪日益猖
世界各地的政府都在通过立法来规范企业处理敏感数据的方式，这些法规在数据治理和审计方面增加了资源消耗负担，然而这并不是一条容易的路，因为许多企业都在提出具有全面的数据治理策略的想法，许多全球企业，即使制定了战略信息治理计划，也无法产生切实的结果，产生结果仍然是董事会讨论中的关键优先事项之一，当将数据视为无形的传统企业被引入到数据价值非常高的数字时代时，就需要进行巨大的文化变革，在这里法规和合规性会带来财务影响，从而集中数据的力量，并迫使老牌经营的企业将公司数据视为资产，并了解管理数据的利弊。
数据隐私–数据治理模型的关键
数据治理和数据隐私几乎总是相辅相成的，当企业遵守安全准则时，您可以放心，已制定了有效的数据治理策略，尽管安全性是数据治理的基本方面，但企业也正在意识到数据治理所提供的变革潜力，冒着过度简化这些广泛概念的风险，数据隐私就是要确定和提供合适的人员访问相关信息，相反数据治理从信息的目的，业务价值，所有权，数据质量和数据沿袭角度全面地了解信息，例如在银行业中，必须记录数据元素被转换并被接受为分析统计量或见解的过程，数据安全准则要求企业了解并维护有关其数据存储位置，访问该数据的用户的用户详细信息以及组织如何使用此数据的记录。
在处理各种数据（客户或员工的个人信息或企业的知识产权和商业机密）时，无论规模大小，区域性或全球性的企业都采取积极的态度，无论您已经有一个信息治理流程，还是刚刚起步，法律都规定企业必须对信息的收集，处理和分发负责，这可以被认为是资源密集，费时且费力的，但是管理不善的数据不仅会严重损害公司的声誉，还会损害业务连续性。
满足如此严格的安全准则并不需要扭曲组织的数据治理策略
而可以进一步加强它以确保有效的模型，建立严格的数据隐私框架可以确保：
灵活的治理模型：建立治理流程，管理角色，为一次性数据和关键任务数据创建灵活的分类，以简化数据治理措施，同时提高数据质量，指标，敏捷性和一致性。
易于同意的体系结构：共享披露声明和系统以获得对数据访问，使用和存储的明确同意，将增加透明度，高质量和信任度。
高效的数据治理协议：增强对数据可靠性的信任，这将转化为强大的竞争优势。
改进的业务成果：实现高数据质量和准确性可以实现快速而明智的决策，并减轻任何相关风险。
更好的违规响应：提供数据审核流程，并在处理数据违规或安全性下降的情况下普遍准备就绪，从而树立了与合作伙伴和客户建立更好关系的信心。
技术工具和解决方案的作用
每个行业的组织都依靠数据和分析来成为其市场差异化产品，并为他们提供运营效率，竞争见解和创新优势，全球和首席执行官正在转向新兴技术，以在利用信息，验证和基准化每个公司战略以及提高组织价值方面发挥关键作用，如今有大量的应用程序和技术解决方案可帮助将不同的业务数据组合在一起，并制定出一种遍及组织中各个业务职能的数据驱动策略。
快速的业务环境需要通过综合人口统计数据
识别关系并提供个性化的客户交互来洞察客户，颠覆性技术趋势已从仅支持内部决策演变为实时分析和持续智能，方法是分析历史和当前数据以达到直观且高度灵活的市场或客户洞察力，借助的数据管理工具，您可以发现新的业务趋势，相同数据的不同观点，同时确保不违反数据治理和隐私准则。
数据隐私准则有助于巩固和保护所做的投资
但迫在眉睫的大数据经济正在帮助发现以前闻所未闻的新货币化机会，有用的数据治理框架提供了宝贵的业务见解和竞争优势，可以从根本上改变组织的运作方式和为客户提供价值的方式，但是严格的数据隐私流程不应阻止您的企业进军数据治理，而可以用来扩展您的信息治理策略。
更大的梦想，更大的梦想！
当组织开始使用数据驱动的解决方案来解决大规模问题时，当关系成为推断行为和识别数据模式的挑战时，关系会迅速成为复杂的数据策略，这表明您的业务不断增长，在没有总体企业数据战略的情况下，管理这种过渡可能很困难，企业必须意识到数据的重要性需要在组织的各个角落蔓延。
随着与数据有关的犯罪日益猖
世界各地的政府都在通过立法来规范企业处理敏感数据的方式，这些法规在数据治理和审计方面增加了资源消耗负担，然而这并不是一条容易的路，因为许多企业都在提出具有全面的数据治理策略的想法，许多全球企业，即使制定了战略信息治理计划，也无法产生切实的结果，产生结果仍然是董事会讨论中的关键优先事项之一，当将数据视为无形的传统企业被引入到数据价值非常高的数字时代时，就需要进行巨大的文化变革，在这里法规和合规性会带来财务影响，从而集中数据的力量，并迫使老牌经营的企业将公司数据视为资产，并了解管理数据的利弊。
数据隐私–数据治理模型的关键
数据治理和数据隐私几乎总是相辅相成的，当企业遵守安全准则时，您可以放心，已制定了有效的数据治理策略，尽管安全性是数据治理的基本方面，但企业也正在意识到数据治理所提供的变革潜力，冒着过度简化这些广泛概念的风险，数据隐私就是要确定和提供合适的人员访问相关信息，相反数据治理从信息的目的，业务价值，所有权，数据质量和数据沿袭角度全面地了解信息，例如在银行业中，必须记录数据元素被转换并被接受为分析统计量或见解的过程，数据安全准则要求企业了解并维护有关其数据存储位置，访问该数据的用户的用户详细信息以及组织如何使用此数据的记录。
在处理各种数据（客户或员工的个人信息或企业的知识产权和商业机密）时，无论规模大小，区域性或全球性的企业都采取积极的态度，无论您已经有一个信息治理流程，还是刚刚起步，法律都规定企业必须对信息的收集，处理和分发负责，这可以被认为是资源密集，费时且费力的，但是管理不善的数据不仅会严重损害公司的声誉，还会损害业务连续性。
满足如此严格的安全准则并不需要扭曲组织的数据治理策略
而可以进一步加强它以确保有效的模型，建立严格的数据隐私框架可以确保：
灵活的治理模型：建立治理流程，管理角色，为一次性数据和关键任务数据创建灵活的分类，以简化数据治理措施，同时提高数据质量，指标，敏捷性和一致性。
易于同意的体系结构：共享披露声明和系统以获得对数据访问，使用和存储的明确同意，将增加透明度，高质量和信任度。
高效的数据治理协议：增强对数据可靠性的信任，这将转化为强大的竞争优势。
改进的业务成果：实现高数据质量和准确性可以实现快速而明智的决策，并减轻任何相关风险。
更好的违规响应：提供数据审核流程，并在处理数据违规或安全性下降的情况下普遍准备就绪，从而树立了与合作伙伴和客户建立更好关系的信心。
技术工具和解决方案的作用
每个行业的组织都依靠数据和分析来成为其市场差异化产品，并为他们提供运营效率，竞争见解和创新优势，全球和首席执行官正在转向新兴技术，以在利用信息，验证和基准化每个公司战略以及提高组织价值方面发挥关键作用，如今有大量的应用程序和技术解决方案可帮助将不同的业务数据组合在一起，并制定出一种遍及组织中各个业务职能的数据驱动策略。
快速的业务环境需要通过综合人口统计数据
识别关系并提供个性化的客户交互来洞察客户，颠覆性技术趋势已从仅支持内部决策演变为实时分析和持续智能，方法是分析历史和当前数据以达到直观且高度灵活的市场或客户洞察力，借助的数据管理工具，您可以发现新的业务趋势，相同数据的不同观点，同时确保不违反数据治理和隐私准则。
数据隐私准则有助于巩固和保护所做的投资
并且在有效地进行渠道分配时，可以帮助加强组织的数据治理框架，数据安全性的运作不必成为您数据治理项目的障碍，认真考虑数据私密性，不仅要遵守法规或法规，它还可以提高透明度，降低风险并提高客户信任度。当被视为业务推动者时，数据隐私可提供所有数据的完整的上下文视图，以简化您的全渠道贸易，同时改善供应链的可见性以及强大的数据管理框架，从而提供的竞争优势。
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