建立数据的信任和可信度是数据治理的核心目标之一，直接影响组织的声誉、决策过程和整体业务表现。本节深入探讨数据治理如何促进组织数据的可信度和可靠性。
建立数据可信度
确保数据完整性和质量：有效的数据治理通过建立严格的数据收集、存储和使用标准及流程来确保数据的完整性和质量。福布斯洞察和毕马威的一项调查揭示，84% 的首席执行官对其决策所依据的数据质量表示担忧（福布斯洞察和毕马威，2016年）。这一发现突显了高质量数据对组织决策的关键重要性。
图1.13 详细分析了首席执行官对其组织内数据质量的担忧程度。它展示了报告对数据准确性、完整性和可靠性有重大、中等或最小担忧的首席执行官百分比。这种可视化强调了高质量数据对于高管决策和战略规划的至关重要性，同时也反映了当前数据质量管理面临的挑战。
数据实践的透明度：在数据治理框架下实施透明的数据实践对于在利益相关者（包括客户、员工和合作伙伴）之间建立信任至关重要。透明度包括对数据收集、使用和保护方法的清晰沟通。Janssen 等人（2020年）在《政府信息季刊》上发表的《数据治理：为值得信赖的人工智能组织数据》一文深入探讨了这一主题。该研究强调了数据治理中透明度和问责制的重要性，尤其是在人工智能 (AI) 应用的背景下。文章的核心观点包括：
开放数据实践对促进透明度和问责制的必要性，使利益相关者能够充分理解和信任数据的使用方式。
使人工智能算法透明和可解释的挑战，同时认识到大多数非专业人士可能难以完全理解技术细节，但仍需确保算法的合乎道德和负责任使用。
数据治理在确保数据以值得信赖的方式管理方面的关键作用，尤其是在人工智能和高级分析应用中。
此参考资料展示了透明的数据实践和关于数据收集、使用和保护的清晰沟通对于在客户、员工和合作伙伴等利益相关者之间建立信任至关重要。它强调了这些实践在人工智能和高级数据分析时代的重要性日益增加。
建立数据溯源机制：实施强大的数据溯源机制是建立数据可信度的关键。这包括记录数据的来源、处理历史和任何转换过程。有效的数据溯源不仅提高了数据的可信度，还有助于满足监管要求和审计需求（Herschel 和 Miori，2017）。
实施数据质量度量标准：定义和监控关键数据质量指标对于持续改进数据可信度至关重要。这可能包括准确性、完整性、一致性和及时性等指标。通过定期评估这些指标，组织可以识别和解决数据质量问题，从而提高整体数据可信度（Batini 等人，2022）。
提高决策的可信度
数据的准确性和可靠性：准确可靠的数据是提高组织内决策过程可信度的基石。基于高质量数据的决策不仅更可能产生成功的结果，还能有效支持组织的战略目标。陈等人（2018）在《医学互联网研究杂志》上发表的研究"从互联网获取的健康信息和医疗决策的变化：问卷开发和横断面调查"为此提供了有力的佐证。
该研究深入探讨了在线健康信息的准确性、可靠性和可信度对医疗决策的影响。研究的关键发现包括：
从互联网获得的可靠健康信息对个人在健康相关问题上的决策产生显著影响。
准确可靠的信息在塑造患者对健康状况的理解、促进与医疗专业人士的沟通，以及改善自我管理方面发挥关键作用。
强调了确保在线健康信息源的可信度和可靠性的紧迫性，以支持更有效的医疗决策。
这项研究突出了准确可靠的数据（在此背景下为在线健康信息）如何显著影响决策过程和结果，尤其是在医疗保健这样的关键领域。它强调了可靠数据在指导有效决策和实现改善健康结果等战略目标方面的核心作用。
数据合规性和道德使用：严格遵守数据相关法规（如GDPR、CCPA等）和坚持道德数据实践是增强组织数据可信度的另一关键因素。遵守法律标准和道德规范不仅可以增强利益相关者对组织负责任数据管理的信心，还能降低法律和声誉风险。Zulkarnain等人（2021）发表的"商业中的大数据和道德挑战"研究为此提供了深入的见解。
该研究深入探讨了大数据应用对商业伦理的影响，特别聚焦于社交媒体数据源的使用。研究的主要观点包括：
在利用数据获取商业利益时，必须充分考虑道德因素，尤其是在处理个人敏感信息时。
强调了在数据收集、分析和利用过程中遵守道德标准的重要性，以维护用户隐私和信任。
提出了建立健全的数据治理框架的必要性，以平衡商业利益和道德责任。
数据透明度和可解释性：提高数据处理和分析过程的透明度，以及增强决策模型的可解释性，是建立决策可信度的关键。这包括清晰记录数据来源、处理方法和分析技术，使决策过程更加透明和可追溯（Rudin，2019）。
持续的数据质量监控：实施持续的数据质量监控机制，包括定期的数据审计和质量评估，可以确保决策依赖的数据始终保持高质量。这种做法有助于及时发现和纠正数据问题，从而提高决策的可靠性（Batini等人，2022）。
