数据治理并不是到此为止，而是需要直接与企业战略保持一致。数

据治理越显著地帮助解决组织问题，人们越有可能改变行为、接受数据

治理实践。数据治理的驱动因素大多聚焦于减少风险或者改进流程。

（

1）减少风险

1）一般性风险管理。洞察风险数据对财务或商誉造成的影响，包

括对法律（电子举证E-Discovery）和监管问题的响应。

2）数据安全。通过控制活动保护数据资产，包括可获得性、可用

性、完整性、连续性、可审计和数据安全。

3）隐私。通过制度和合规性监控，控制私人信息、机密信息、个

人身份信息（

PII）等。

（

2）改进流程

1）法规遵从性。有效和持续地响应监管要求的能力。

2）数据质量提升。通过真实可信的数据提升业务绩效的能力。

3）元数据管理。建立业务术语表，用于定义和定位组织中的数

据；确保组织中数量繁多的元数据被管理和应用。

4）项目开发效率。在系统生命周期（SDLC）中改进，以解决整个

组织的数据管理问题，包括利用数据全周期治理来管理特定数据的技术

债。

5）供应商管理。控制数据处理的合同，包括云存储、外部数据采

购、数据产品销售和外包数据运维。