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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，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。

应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

数据治理管理规范

数据化建设过程中的管理规范，更多体现在数据融合和交换的管理方法中，该类方法是以应用软件为载体的数据管理类规范，通常在不同应用行业、不同使用者中采用不同的管理规范，其相互之间既有共通之处，也有各企业的特点。

数据标准和数据规范的制定将是数字化社会的主要工程，也是建设别数据统一共享开放平台的基石。

数据治理

s结合国际形势进行分析，会发现GDPR的颁布仅仅是为了保护公民隐私这么简单，其实早在2015年，欧盟就曾推出《数字一体化战略》，该战略的旨在为欧盟的企业或个人提供更好的数字产品和服务，化地实现数字经济的增长潜力，再结合近年中美两国数字经济高速增长的态势，以及欧盟在这方面的劣势就不难看出，

对于处于追赶者位置的欧盟来说，GDPR不仅平衡了数据利益化和隐私保护的问题，还可以利用各国同欧盟法律上的差异，以及自身长臂管辖的灵活性，变成了保护欧盟数字经济的堡垒，具有极深远的战略意义。