在这个算法世界中，数据治理正成为一项重大挑战

数据为整个变革过程提供了动力，这意味着良好的数据质量至关重要，没有它我们可能会发现自己遇到了流程执行和不良客户服务的问题，业务依赖技术，流程和人员，数据治理是这些交互的核心，正是车轮上的齿轮使其他所有部件运转，如果有问题，则整个系统将崩溃，从理论上讲，所有这些都非常容易说出来，但是这意味着什么，在实践中我们将如何处理呢？

什么是数据治理？

数据治理的标准定义是指管理企业数据各个方面的能力，包括完整性，安全性，可用性和可用性，数据源无处不在，采用多种格式和标准，我们需要提取和阐述可用于日常企业决策的见解，以研究公司如何在数据驱动业务决策的扩展方案中利用综合数据治理策略的优势，如果这些决定是错误的，那就意味着糟糕的结果，更高的成本和更低的收入，在我们的合作中，发现了雄心勃勃的公司需要参考的数据治理框架的许多方面，以及许多将数据治理作为战略资产的公司的真实案例研究，像往常一样，我想看看在现实世界中如何应用数据治理，因此让我们逐个行业地进行研究。

能源数据治理

可以大规模生产，销售和交易能源，处理来自各种外部和内部来源的100多种数据源，包括IoT设备，使用数据目录实时大数据，取得了惊人的成绩，集成数据的成本降低了80％”，集成数据的速度提高了75％”。这些是令人印象深刻的数字。

无论您从事的是能源，金融服务您都需要处理大量数据

所有这些数据都必须可用，安全、可用和集成，一个好的数据治理框架可以全面提高您的业务绩效，而客户将是个感受到好处的人，如果他们满意，您的收入也将开始看起来不错。