虽然数据合规性是组织确保所有敏感数据的管理和组织方式使其能够满足其业务规则以及法律和政府法规的做法，但数据治理涉及管理组织数据的可用性、安全性、可用性和使用内部设定的规则和政策来提高质量。

数据合规性 涉及个人信息的隐私以及企业和组织如何存储、检索和保护这些敏感数据。组织和企业，尤其是那些处理个人信息的组织和企业，有责任保护这些个人数据。


数据治理 着眼于创建一个环境，在该环境中数据可以有效地用于增强业务流程的有用见解。  对于任何寻求使用其数据在分析后得出见解的组织来说，数据治理被认为是必须的。如果没有数据治理，数据将无法满足法规和提取有用见解所需的质量标准。数据还可能面临会损害其完整性的安全威胁。这会使企业或组织面临违反既定标准的风险。

数据治理的好处：

数据治理通过在整个组织中拥有一致和统一的数据来实现更好、更全面的决策支持。
数据治理确保更改数据流程的明确规则，从而帮助组织和 IT 流程变得更加敏捷和可扩展。
数据治理通过提供中央控制机制降低了其他数据管理领域的成本
数据治理通过引入重用数据和数据流程的能力来提高效率。
它提高了对数据质量和数据过程记录的信心。
数据治理提高了对欧盟 GDPR 等数据法规的合规性。
数据合规的好处：

改进的数据管理：它使您能够最大限度地减少收集和保存的数据量，以更好的方式组织数据存储，并优化您的数据管理流程。
提高忠诚度和信任度：遵守法规可以帮助您与联系人、客户和公众建立和维护更多的信任和关系，从而支持您的组织或业务。
增强网络安全：对网络安全的无知可能会因关键数据被盗或丢失而导致数据泄露和系统停机的成本。数据合规性可帮助您开发具有安全意识的工作流程。
结论

虽然没有人否认数据治理和合规性很困难，但明智的组织或企业会通过使用敏捷数据治理和合规平台（例如 DQLabs ）来应对这一挑战，并超越做最低限度的合规工作。本文中定义的好处是在健全的数据治理和合规实践之后实现的。

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