1.3.1 通过数据治理加强决策
数据治理对于提升组织决策的质量和效率至关重要。以下是强化决策的数据治理核心策略：
标准化数据策略：在数据治理框架内制定和执行统一的数据策略和程序，为组织内的数据环境提供一致性和可靠性。这种标准化确保了数据的准确性，增强了对数据洞察的信任度。
案例研究：Wang等人（2018）在《大数据分析：了解其对医疗机构的能力和潜在利益》中强调了标准化数据策略在医疗保健领域的重要性。研究指出，统一的数据质量规则和标准数据格式对于确保医疗保健大数据分析的可靠性至关重要。
投资数据治理工具和技术：采用先进的数据治理工具和技术，简化数据处理和分析流程。这些工具使组织能够更高效地提取有价值的见解，从而优化决策过程。
案例研究：Ladley（2019a）在《数据治理：如何设计、部署和维持有效的数据治理计划（Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program）》中探讨了数据治理工具和技术的应用。书中强调了投资于正确技术和工具的重要性，以支持数据治理，促进组织内高效处理和分析数据。
培养数据素养文化：提升组织内的数据素养，确保各级员工能够基于准确数据做出明智决策。数据素养文化有助于形成对数据价值的共识，并培养一支能够有效利用数据进行决策的员工队伍。
案例研究：Griffin和Holcomb（2023）在《构建数据文化：使用和流动数据文化方法（Building a Data Culture: The Usage and Flow Data Culture Methodologies）》的“数据素养和技能发展（Data Literacy and Skills Development）”一节中讨论了数据素养在决策中的作用。他们强调了个人数据素养对于有效理解和利用数据的重要性，并探讨了如何在组织内建立数据文化，以促进基于数据的决策。
1.3.2 监管合规与风险管理
在当今的商业环境中，数据治理的意义深刻地延伸到监管合规和风险管理领域。数据治理在确保组织遵守法律标准和有效管理数据处理相关风险方面发挥着关键作用。
确保监管合规
数据治理是确保组织遵守法律法规的基础，尤其是在监管环境不断变化的情况下：
适应法规变化：数据隐私和安全的法规环境在不断演变。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对全球数据隐私法产生了深远影响，并对全球组织产生了重大影响。不遵守这些规定可能导致严重的经济处罚。根据欧华律师事务所的数据，GDPR罚款总额从2020年的1.585亿欧元上升到2021年的10.87亿欧元，这一增长凸显了合规的重要性和监管趋势的加强。根据GDPR执行跟踪机构的数据，截至2024年1月，欧洲经济区（EEA）征收的GDPR罚款总额已达到约4463654484欧元。
图1.12显示了欧华律师事务所编制的2020年至2021年根据《通用数据保护条例》（GDPR）征收的累计罚款。该图描绘了同比比较，突出了欧洲各国处罚的增加或稳定。它使用折线图来展示执法趋势和最常受到处罚的部门。这些可视化数据清楚地表明了数据保护法规执行的日益严重性以及不合规的财务影响。
规范合规实践。数据治理框架通过提供结构化的方法来确保合规性，减轻违反监管规定的法律和财务后果，从而简化了合规工作并增强了组织应对复杂监管环境的能力。
案例研究：Braham等人（2019）的研究“数据治理：概念框架、结构化审查和研究议程（Data governance: A conceptual framework, structured review, and research agenda）”为数据治理提供了一个全面的框架，解决了组织合规实践的标准化问题。它讨论了数据治理在满足监管要求和开发通用词汇表方面的作用，这对于规范合规实践至关重要。该文重点介绍了数据治理如何监控合规性，并包括实施控制措施以确保遵守标准和法规。该研究深入探讨了数据治理框架如何在规范实践以有效满足各种监管要求方面发挥至关重要的作用，提供了一种结构化和有组织的方法来确保合规性并减轻法律和财务后果。
数据治理在应对动态监管环境方面发挥着重要作用。通过适应不断变化的法规和标准化合规实践，组织可以确保遵守法规，降低风险，维护声誉和财务状况。
数据处理中的风险管理
数据治理在管理和减轻与数据处理相关的风险方面发挥着关键作用：
识别和减轻风险。有效的数据治理使组织能够系统地识别其数据流程中的潜在风险，并采取针对性措施减轻这些风险。IBM和波诺莫研究所（Ponemon Institute）发布的《2021年数据泄露成本报告》对数据泄露的财务影响进行了全面分析。根据该报告，2021年全球数据泄露的平均总成本为424万美元，比2020年的386万美元有所上升。这一趋势凸显了数据治理的重要性，它有助于组织主动识别和解决漏洞，降低此类代价高昂事件的可能性和影响。
建立抵御数据泄露的弹性。稳健的数据治理策略包括制定和执行数据安全、隐私和质量政策。这些政策有助于建立抵御数据泄露和其他安全事件的能力。通过建立明确的协议、标准和应急响应计划，组织可以加强防御，并在发生事件时快速恢复，从而最大限度地降低与数据处理相关的风险。
数据治理是数据处理中风险管理的关键。通过系统的风险识别、有效的缓解措施和严格的政策执行，组织可以更好地防范数据泄露和安全事件，保护其数据资产和声誉。在当今日益复杂的数据环境中，持续改进数据治理实践对于维持长期的数据安全和合规至关重要。
