什么是数据监管

首先需要建立一个由高层领导、项目经理、业务线经理和数据管理员组成的数据监管团队。该团队负责确保数据质量，通过一些方法和数据映射、分析、清理和监控等工具来跟踪和改进企业数据。

制定一个数据监管路线图，阐明该计划如何支持关键业务计划，并确定这些计划之间的数据重叠。了解每个业务计划的具体数据需求，包括数据的时效性和隐私需求，以确定"适合目的"的数据应该是什么样的。

将数据监管计划嵌入企业运营模式，使数据规划和实施成为组织运营的自然组成部分。这有助于长期维护和扩展该计划。同时，为分析社区组织自助服务和一致性。

将数据监管计划扩展到支持人工智能（AI）和机器学习（ML）用例。对特征存储和ML模型应用相同的数据监管实践，以确保数据质量和负责任的AI实践。

成功的数据监管计划强调沟通，据估计80-95%的目标必须通过适当的沟通来实现。将数据监管定位为业务成功的推动力，而不是将其作为一个独立的计划来提出，有助于获得高层的支持和资金。

数据监管有助于提高供应链管理等领域内外部客户对数据的可见性和访问性。通过统一的数据管理流程，企业可以确保数据的准确性和可靠性，为客户提供高质量的数据服务。

数据监管有助于企业满足监管要求和法律法规中与数据相关的合规义务。通过建立数据治理框架，企业可以有效管控数据风险，避免因违规操作而受到处罚。

随着企业规模的扩大或并购活动的增多，数据质量问题往往会随之而来。数据监管可以帮助企业建立跨部门的统一数据管理流程，解决数据冗余、错误等问题，提高数据质量。

通过减少数据混乱、错误和冗余，并为员工提供所需的数据访问权限，数据监管可以提高知识工作者的工作效率和工作范围。

数据监管有助于建立数据质量问题的责任追究机制，确保企业数据能够在整个组织内有效利用，避免因数据质量问题而造成的损失。

数据监管专业人员必须遵循并满足各种法规和标准的要求，尤其是当多个法规同时涉及到所管理的数据时，这就增加了复杂性，需要建立正式的管理流程来统一规范数据的治理。

确保数据在整个生命周期中保持高质量是一大挑战，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性等方面。实现这一目标往往需要专门的利益相关方团队，并运用数据映射、分析、清洗和监控等方法论和工具。

数据监管计划旨在实现更好地向客户提供可见性、确保合规性、提高并购后的运营效率或提高知识工作者的工作效率等目标。但这些计划可能会受到过去在部门层面上修复信息质量失败尝试的影响，导致不一致和冗余的数据质量流程。

非结构化数据源对于非技术用户来说很难理解和准备分析，而且这类数据的庞大体量也使得处理过程变得艰巨且昂贵。

在宏观层面，数据监管指的是国家对跨境数据流动的管理，也被称为国际数据监管。这涉及到制定"管理各种类型数据的规范、原则和规则"。然而，截至2023年，还没有专门针对数据保护的国际法律或协议。

在微观层面，数据监管是组织内部的一种数据管理概念。它使组织能够在整个数据生命周期中确保高质量的数据，并实施支持业务目标的数据控制措施。重点关注领域包括数据可用性、可用性、一致性、完整性、安全性和标准合规性。数据监管还涉及建立流程，以确保有效的数据管理，例如对数据质量不佳的问责制，并使整个组织能够使用现有数据。

数据管理员是一个角色，负责确保遵循数据监管流程和执行指导方针，并建议改进数据监管流程。数据监管计划通常采用六西格玛等方法论，以及数据映射、分析、清理和监控等工具来提高数据质量。