跟踪数据的所有这些方面是数据治理的工作。数据治理的核心是控制所有数据，以满足法律，法规，风险和业务需求。根据Gartner最近的一项调查，就网络安全准备而言，数据治理现在已成为首席审计执行官最关心的问题。

有了这些更改，如果您的组织 首先制定了数据治理策略，则可能是时候重新考虑公司的数据治理方法了。Osterman最近的一份报告发现，大约三分之一的中型和大型组织甚至没有信息治理计划，尽管大多数都在朝着这个目标努力。

更改业务系统和优先级是考虑修改数据治理方法的其他原因。

Michele Goetz表示：“如果您之前曾因担心安全性而采用过无云策略，但后来又将工作负载移至云中以从数据中获取更多价值，那么您的治理策略可能就不那么完善或具有相关性。” Forrester的副总裁。“通常，当组织变得更受洞察力驱动时，或者在他们投资于现代化数据平台和架构之后，就需要对政策进行审查。”

以下是一些有关更新数据治理方法的提示：

不要将数据治理视为IT功能。本质上是业务功能。纽约一家大型保险公司AIG的数据治理和策略主管Scott Hurdis在工作中学到了这一点。在与其他组织和行业的同行和前同事交谈之后，他知道这是他与AIG采取的方法。大约两年前，他就是这样做的。

他说：“数据管理正在从CIO底层转移到业务本身；业务部门了解他们的业务问题，他们可以告诉IT他们需要完成什么，以便IT可以找到合适的技术来做到这一点。”

将数据治理移至业务端也解决了成本中心问题。Hurdis补充说：“ IT总是必须找到一个成本中心来收取他们的时间，但是如果是在业务方面，那只是工作的一部分。”

保持您的范围尽可能广泛。通常，数据治理会导致“数据锁定”，这是一种防御性方法，旨在确保遵守所有适用法规。尽管控件很重要，但这种方法如果过于严格，则会对数据施加太多限制，以致无法使用。

Goetz说：“除了关注降低风险和制定法规之外，数据治理还应关注从数据中获取价值。” “取得适当的平衡很重要。”

简化您的数据流程，并在法律范围内清除数据。 典型组织中超过一半的数据是陈旧的，这意味着企业不再需要或法规不再需要它们。其中大部分是敏感数据。通过例行发现数据（从包括纸张数据在内的所有相关来源收集数据），组织将了解过时的事物，并因此知道可以消除的事物。

Insight Enterprises的高级治理风险和法规遵从顾问Mansour Farani说：“除非您有理由保留数据，否则就对数据进行除范围（清除），因为多余的数据会使您效率降低，风险更大。”

此外，Farani建议通过匿名数据标记化，这消除识别信息，同时允许组织保留它用于其他目的，如分析。

不要急于进行数据治理改革。赫迪斯说，做对了，不是很快。他说：“考虑将Commodore 64的旧手稿放到平板电脑上。如果不从屏幕上重新打字，您将如何做？您必须考虑所需的所有步骤。” 。

数据治理也是如此。这可能意味着要采取较小的步骤，这也非常适合IT可能希望采用的敏捷方法。赫迪斯补充说：“现在可以提供最小值，而不必试图跳到最终状态。” “最好在几个月后交付有价值的东西，而不是在可能会或可能不会实现的三年项目结束时交付所有有价值的东西。”

不要忘记人为因素。根据一份报告，每位员工平均可以访问其组织中包含敏感数据的所有文件的17％。

Farani说：“当高管面临时间压力时，他可能会在桌面上保存一个包含敏感数据的Excel文件，以为他一旦完成就将其删除。” 他说，它一直在发生，导致数据分散在整个组织中。如果该主管人员不执行删除其桌面上的文件的操作，它将最终成为常规备份，从而使敏感数据可供组织中的任何人使用。

规避此问题需要彻底且经常运行的数据发现程序。它还需要对员工进行有关如何处理敏感数据的意识培训，不仅在雇用员工时，而且在此之后例行。

并不是所有关于工具的。例如，虽然自动化工具将在很多发现过程中提供帮助，但对于查找仍存储在纸上的数据并不会起到太大作用。这需要手动工作。例如，在Insight公司，顾问会采访组织中的所有关键人员领域，并询问他们认为敏感数据的内容，如何处理敏感数据，在何处保留物理副本，如何保护物理副本以及如何处置那些不重要的数据。需要更长的时间。“这实际上是自动化工具和手动干预的结合，” Farani说。