“主动数据治理和被动数据治理代表了组织内部管理数据的两种不同方法。主动数据治理侧重于在问题出现之前预防数据问题。这包括提前创建强有力的数据管理政策、流程和标准。例如，一家公司可能会实施定期培训，教导员工数据处理实践，建立明确的数据分类方案，并设计能从一开始就促进遵守诸如GDPR或HIPAA等法规的系统。其目标是预见挑战并在它们干扰运营之前加以解决。
另一方面，被动数据治理则是在问题已经发生时发挥作用。这种方法涉及对出现的数据问题进行响应，往往会导致一种更加混乱和效率较低的管理风格。例如，如果发生数据泄露，被动策略可能会涉及匆忙制定响应计划或在事后争先恐后地纠正合规性违规行为。虽然为了处理不可预见事件而采取被动措施是重要的，但完全依赖这种方法可能会在数据安全和合规性方面留下漏洞，导致潜在的法律后果和声誉损害。
总之，主动和被动数据治理之间的关键区别在于它们的时机和方法。主动治理强调预见和预防，利用预测潜在问题的策略，而被动治理则以危机管理和事后解决问题为中心。两种策略都很重要，但一种优先考虑主动措施的平衡方法可以帮助组织避免许多与数据管理相关的陷阱，并确保整体数据完整性更强。”