为了优化公司的资料投资，生命科学组织 强大的数据治理框 需要深入了解他们拥有的数据、数据存储的位置以及如何使用数据来创造价值。
一个 的调查 认为缺乏标准化的数据 强大的数据治理框 治理方法是实现数据管理目标的最大障碍。一个强大的 数据治理框架 确保生命科学公司的关键任务数据可用、可访问且受到保护。专门构建的企业信息管理战略需要基于企业数据安全、标准化、匿名化以及主数据和参考数据等原则的框架。 明的流程、可审计和记录的活 强大的数据治理框 动以及跨职能和数据相关决策和控制的责任。
该框架必须定义 透
对于管理数据的所有团队以及访问或 塞浦路斯手机号码数据 使用信息的任何人来说，制衡都是必不可少的。明确定义各方的权利和责任以及制定管理数据收集和管理的规则将产生全面、可持续的 我们在研究设计上存在差异 企业信息管理战略。如果没有有效的数据治理框架，企业信息管理框架可能会失败并分裂成各种未跟踪的数据版本，从而污染和影响整个系统。
完善的数据质量管理原则
一个有效的企业信息管理系统必须有一个强大的数 数 线数据库 据 据管理流程，涵盖其云迁移策略、数据湖和数据科学能力。根据 研究所，如果数据符合预期用途并被正确表示，则被视为高质量数据。
为了实现这一点，企业信息管理的治理框架必须包括旨在评估数据质量的程序，以及改进和维护所有数据集数据质量的方法。如果没有足够的 数据质量管理，公司最终依赖不完整、不准确或过时的商业智能。