通常，資料湖平台缺乏實施資料治理的簡單方法。這尤其具有挑戰性，因為即使沒有增加管理資料湖中資料的複雜性，資料治理要求也很複雜。因此，執行它們是一項昂貴且耗時的持續工作，需要持續管理。通常，這是以犧牲資料工程或其他可以使業務受益的 DevOps 活動為代價的。
在本文中，我將回顧 LakeFS 如何以簡單、快速、直接的方式幫助大規模治理。
我們將回顧lakeFS的以下優點：
基於角色的存取控制
整個資料湖的立即備份和恢復
分支感知託管垃圾收集
數據沿襲
審計
什麼是資料湖治理？
資料湖治理的目標是將政策、標準和流程應用於資料。這樣可以創建高品質的數據並確保其在整個組織中得到適當使用。
與資料倉儲相比，由於其扁平架構和結構化程度較低，資料湖為企業資料管理的所有領域（包括治理）帶來了許多挑戰。但是，如果您想從資料湖獲得準確的分析輸出，則必須將其納入整體資料治理計畫中。
資料湖治理的組成部分
與監管其他類型系統中的資料一樣，資料湖治理的一些常見第一步包括以下內容：
記錄監管資料湖的商業案例，包括資料品質指標和其他評估治理工作優勢的方法。
尋找高階主管或業務贊助商來幫助您獲得治理計劃的許可和融資。
如果您目前沒有適當的資料治理結構，請建立一個由治理團隊、資料管理員以及由業務主管和其他資
料所有者組成的資料治理委員
會組成的資料治理結構。
與治理委員會合作，制定資料湖的資料標準和政策。
另一個有效的第一步 泰國 WhatsApp 號碼數據 是建立資料目錄，以幫助最終使用者定位和理解資料湖中儲存的資料。或者，如果您有其他資料資產的目錄，則可能會擴展以包括資料湖。資料目錄收集元資料並產生可用資料清單
使用者可以從中搜尋以找到他們需要
的內容。您也可以在目錄中包含有關組織資料治理策略的資訊以及執行規則和限制的方法。
資料湖治理的好處
資料湖治理可提高資料品質並增加業務決策中的資料使用，從而改善營運、制定更明智的業務策略並提高財務績效。
以下是資料湖治理組織從其應用程式中看到的一些具體好處：
更好地存取數據以進行高級分析
管理良好的資料湖可以幫助資料科學家和其他分析團隊成員找到機器學習、預測分析和其他資料驅動應用程式所需的資料。
更有效率的分析 關於影像搜尋 擎優化 資料準備
當資料駐留在資料湖中時，它通常會以原始形式保留，直到團隊需要它用於特定應用程式。資料準備過程通常會變得非常耗時—除非您有一個管理良好的環境。預先清理資料消除了日後修復錯誤和問題的需要。
降低資料管理成本如果您的資料湖失控
您將不得不在資料處理和儲存資源上花費更多。由於資料準確性、一致性和清潔度的提高，資料湖治理降低了資料管理成本。
敏感資料的無懈可擊的安全性和監管合規性
如果您的資料湖包含行銷或銷售團隊用於分析目的的客戶數據，則您可能正在處理敏感資訊。強大的資料治理可讓您確保所有資料都得到妥善保護，並且不會遭到任何濫用。
資料湖治理 印度數據 常見用例
以下是資料湖治理的一些常見用例：
資料品質管理－確保資料的準確性、一致性和完整性使公司能夠做出更好的決策並提高整體營運效率。
資料安全和隱私—資料治理對於保護敏感資訊、遵循隱私要求以及防止不必要的存取或資料外洩至關重要。
合規性和監管要求– 滿足特定行業
的法律法規（例如 GDPR、HIPAA 和 CCPA）對於避免處罰和維持良好聲譽至關重要。
資料沿襲和可追溯性－了解資料的來源、流動和轉換可以提高透明度、資料完整性和可審計性。
資料存取和共享－確保適當的使用者能夠以適當的權限存取正確的資料對於合作和避免不必要的存取至關重要。
資料生命週期管理－實施資料產生、儲存、歸檔和銷毀的策略和程序，可以最大限度地利用資源並遵守法規。
資料標準化和整合－推廣標準資料格式、定義和架構可以改善整個公司的資料整合和分析。
主資料管理－為重要的公司資料（例如客戶或產品資訊）建立單一、權威的來源，可以改善決策並減少資料不一致。
變更管理－資料治理使企業能夠管理和回應資料需求、業務流程和技術的變更。
資料湖能否實現資料治理？
是的，實現資料湖治理是可能的，但它也帶來了特定的挑戰。資料治理的配套學科包括資料品質、元資料管理和資料安全，所有這些都會影響資料湖治理及其帶來的問題。
團隊在資料湖中遇到的一些最常見的資料治理挑戰包括識別和維護正確的資料來源、資料治理和品質方面缺乏協調、元資料管理問題以及資料湖使用者之間的潛在衝突。