通过战略数据治理释放业务潜力

我们身处一个数字化转型日新月异的世界，技术迅速改变着我们的生活和工作。因此，数据治理已成为企业领导者的首要任务。为什么？简单来说，数据量巨大，但由于系统分散和专业知识有限，许多组织难以有效地管理数据。

此外，政府和监管机构正在加强监管以保护个人信息。这意味着组织必须遵循复杂的监管要求，不遵守规定将导致巨额罚款和声誉受损。

我们最近进行了一些研究，发现企业越来越认识到强大的数据治理不仅是监管的必要条件，而且是一项战略资产。研究结果显示，83% 的组织还将数据治理视为获得竞争优势、增强服务交付以及确保强大的合规性和安全性的关键因素。

尽管有这些好处，但在实施有效的数据治理时，企业仍然面临一些挑战，包括集成困难、可扩展性问题和数据质量问题。为了克服这些挑战并改善数据治理，企业应该考虑问自己以下三个问题：

我们是否拥有正确的数据治理技能和团队？

专门的数据治理团队对于加强数据实践至关重要，在维护数据完整性和确保合规性方面发挥着关键作用。归根结底，这个团队负责监控和确保遵守内部政策以及外部法规。

有趣的是，我们最近的研究中，只有一半的企业表示他们有专门的团队来管理数据和降低安全风险。此外，近 75% 的组织在内部管理数据治理，尤其是在医疗保健等行业。然而，关键是要有明确的目标、良好的沟通，以及团队中的人员不仅对数据充满热情，而且拥有来自整个企业的正确技能组合。

我们有哪些数据治理框架？

定义明确的数据治理框架对于确保数据准确性和最大程度地减少数据孤岛带来的诸多负面影响至关重要。强大框架的关键组成部分包括了解数据格局、明确所有权以及执行严格的治理政策。

定期更新这些框架也至关重要。根据我们的研究，46% 的企业每年审查其数据治理政策，47% 的企业更频繁地审查，6% 的企业持续审查。

我们是否投资了正确的技术？

有效的数据治理需要正确的技术投资。我们的研究表明，大多数企业计划在未来两年内大力投资数据治理战略，重点关注高质量技术、内部数据素养和自动化。

自动化是重点关注的领域。约有一半的受访者表示，他们已经在使用自动化工具和技术，而 48% 的受访者目前正在探索如何利用自动化。

毫无疑问，人工智能和生成式人工智能将提高数据治理的重要性并推动其发展。我们的研究表明，近 75% 的企业将数据治理视为优化人工智能能力的基础。人工智能模型要有效发挥作用，就需要相关、完整、准确和干净的数据。

未来展望

总体而言，调查显示，86% 的企业承认未来几年数据治理的重要性日益增加。为了成功推动有效的数据治理并满足日益增长的监管要求，组织必须解决基础数据质量、数据集成、可扩展性和技术进步等问题。

成功的数据治理策略可以从提出这三个问题开始，并定期重新审视这些问题。这样，企业就可以利用数据治理来获得竞争优势，并有效地管理新兴
日益数据驱动的世界中的风险。