清理、监控和安全工具来支持治理活动。
7. 监控和测量：持续监控数据治理实践，通过数据质量分数、合规率和安全事件等指标衡量其有效性。
8. 持续改进：定数据湖的主要特征期审查和更新数据治理政策、程序和工具，以适应不断变化的业务需求和监管环境。
数据治理面临的挑战
1. 组织认同：获得所有利益相关者，特别是高层管理人员的承诺可能具有挑战性，但对于成功实施至关重要。
2. 数据孤岛：克服部门数据孤岛，确保整个组织可以访问和共享数据。
3. 复杂性和规模：管理来自各种来源的大量数据，并确保对不同数据集进行一致的治理。
4. 不断发展的法规：跟上不断变化的数据保护和隐私法规可能很困难，需要不断更新政策和实践。
5. 资源分配：分配足够的资源，包括预算、人员和技术，以支持数据治理计划。
结论
计销售记录中应包括
数据治理对于确保组织内有效且负责任地管理数据至关重要。通过建立强大的治理框架，组织可以提高数据质量、增强安全性、确保法规遵从性并培养数据驱动决策的文化。尽管面临挑战，但实施良好的数据治理计划可以带来巨大好处，使组织能够充分且负责任地利用其数据资产。
4o
数据湖是一个集中式存储库，旨在存储、处理和管理任意规模的大量结构化、半结构化和非结构化数据。与传统数据仓库不同，数据湖可以以原始格式容纳原始数据，直到需要进行分析为止，从而提供更大的灵活性和可扩展性。
1. 可扩展性：
o 数据湖可以水平扩展，从而可以根据 单位电话号码数据完整列表 需要添加更多存储和处理资源。此功能对于处理数据的指数增长至关重要。
2. 灵活性：
设备出租车服务求的企业家
o 数据湖支持多种数 匈牙利 WhatsApp 数据 据类型（结构化、半结构化和非结构化），因此可以灵活适用于不同的用例。它们可以以原始形式存储数据，包括日志文件、图像、视频和社交媒体信息。
3. 读取时架构：
o 与需要预定义架构（写入时架构）的传统数据仓库不同，
