EU Data

在当今的人工智能 (ai) 世界中，数据是成功的关键。但仅仅收集数据是不够的——数据只有在准确、安全和私密的情况下才有价值。事实上，最近的一项调查发现，92% 的分析和 it 决策者表示，可信数据候都更需要。这就是您的数据治理解决方案发挥作用的地方。

通过数据治理，您的公司可以自信地构建和使用客户信赖的 ai 解决方案。

专家指导解锁：ai 信任的 5 个数据治理要点
了解如何构建强大的数据治理框架、管理风险和保持透明度，从而培养对
ai 驱动生态系统的信任。

观看网络研讨会

什么是数据治理？
让我们从基础开始。简单来说，数据治理是一套流程、政策和指南，可确保正确管理组织的数据。它涉及定义谁有权访问数据、如何使用数据以及如何保护数据。数据治理提供了一个管理数据的 电报 框架，确保数据的准确性、一致性和安全性，并最终推动更好的决策。

数据治理的关键组成部分包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据架构和数据管理。让我们逐一分析一下：

数据质量意味着您的数据尽可能准确、完整和可靠。如果没有数据质量，企业将面临日常客户挑战。例如，如果零售商没有完整准确的送货信息，客户很可能无法按时收到订单。