如何在集成的数据湖和仓库系统中确保数据治理？

数据治理确保整个组织的数据质量、安全性和合规性。在集成的数据湖和数据仓库系统中，它统一非结构化（数据湖）和结构化（数据仓库）数据环境以进行分析。关键概念包括元数据管理和访问控制。其重要性在于能够提供可信、可扩展的见解，同时减少数据孤岛和风险。应用场景涵盖金融和医疗等行业，在这些行业中，多样化的数据必须得到可靠治理才能支持决策。 核心组件包括用于数据发现的元数据目录、用于透明度的 lineage 跟踪以及用于安全性的基于角色的访问控制。原则包括定义清晰的政策、自动化执行和确保问责制。这种集成支持实时分析和 AI 工作负载，通过促进创新和监管合规性影响相关领域。其实际应用减少了数据重复，并确保符合 GDPR 等标准。 为确保数据治理：首先，建立一个统一的政策框架。其次，实施用于编目和 lineage 的元数据管理工具。第三，实施访问控制和加密。第四，集成质量检查和审计。典型场景包括数据摄取和转换。业务价值包括增强决策制定、降低运营成本和避免合规罚款。