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由于數(shù)據(jù)量和多樣性的快速增長(zhǎng)，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理現(xiàn)在至關(guān)重要。想想看：到 2025 年，全球預(yù)計(jì)將產(chǎn)生、存儲(chǔ)、復(fù)制和使用181 ZB的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的激增以及數(shù)據(jù)安全法、個(gè)人信息保護(hù)法、CCPA 和 GDPR 等相關(guān)法律凸顯了可靠的數(shù)據(jù)管理的重要性。

有效的數(shù)據(jù)治理可確保企業(yè)高效利用數(shù)據(jù)，同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)。隨著各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目加速推進(jìn)，對(duì)強(qiáng)大治理框架的需求比以往任何時(shí)候都更為重要。那么，數(shù)據(jù)治理的未來(lái)會(huì)怎樣呢？

什么是數(shù)據(jù)治理

據(jù)DM-bok的定義，數(shù)據(jù)治理（Data Governance，DG）是在管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)過(guò)程中行使權(quán)力和管控，包括計(jì)劃、監(jiān)控和實(shí)施。在所有組織中，無(wú)論是否有正式的數(shù)據(jù)治理職能，都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。建立了正式的數(shù)據(jù)治理規(guī)程及有意向性地行使權(quán)力和管控的組織，能夠更好地增加從數(shù)據(jù)資 產(chǎn)中獲得的收益。

每個(gè)組織都需要數(shù)據(jù)治理。隨著各行各業(yè)的企業(yè)踏上數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅，數(shù)據(jù)已迅速成為他們擁有的最寶貴的資產(chǎn)。高級(jí)經(jīng)理需要準(zhǔn)確及時(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)制定戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)決策。營(yíng)銷和銷售專業(yè)人員需要可靠的數(shù)據(jù)來(lái)了解客戶的需求。采購(gòu)和供應(yīng)鏈管理人員需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)保持庫(kù)存充足并最大程度地降低制造成本。合規(guī)官需要證明數(shù)據(jù)是根據(jù)內(nèi)部和外部要求進(jìn)行處理的等等。

讓我們探索將重塑這一關(guān)鍵業(yè)務(wù)功能的7 種令人關(guān)注的數(shù)據(jù)治理趨勢(shì)和技術(shù)。

1. 自動(dòng)化：數(shù)據(jù)治理的新動(dòng)力

想象一下一個(gè)沒(méi)有人工干預(yù)的世界，數(shù)據(jù)管理、分類和質(zhì)量檢查都可以高效完成。自動(dòng)化以這種方式促進(jìn)數(shù)據(jù)治理。

由于自動(dòng)化工具的出現(xiàn)，我們處理大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的方式正在發(fā)生改變。它們正在取代重復(fù)性任務(wù)，減少人為錯(cuò)誤，并提高數(shù)據(jù)的可靠性和質(zhì)量。例如，人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在可以根據(jù)預(yù)定規(guī)則自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和排序，而這項(xiàng)任務(wù)以前需要花費(fèi)大量人力才能完成。

數(shù)據(jù)治理中的自動(dòng)化不僅僅是加快流程，它還改變了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理的方式。自動(dòng)化能夠即時(shí)適應(yīng)變化和錯(cuò)誤，從而確保組織能夠做出更快、更明智的決策并提高整體生產(chǎn)力。

展望未來(lái)，自動(dòng)化將成為數(shù)據(jù)治理的核心支柱。它在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理、錯(cuò)誤糾正和更快決策方面的作用凸顯了其在不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)格局中日益增長(zhǎng)的重要性。隨著我們繼續(xù)擁抱這些技術(shù)，自動(dòng)化無(wú)疑將成為企業(yè)有效管理和利用數(shù)據(jù)不可或缺的一部分。

2. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：每一刻都至關(guān)重要

還記得以前需要一夜之間大批量處理數(shù)據(jù)嗎？這種方法很快就過(guò)時(shí)了。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理如今已成為常態(tài)。它無(wú)縫集成了數(shù)據(jù)收集和分析，以閃電般的速度提供洞察。雖然這種方法需要大量資源，但它可以實(shí)現(xiàn)更快、更具適應(yīng)性的決策。

近年來(lái)，隨著消費(fèi)者對(duì)更快、個(gè)性化服務(wù)的需求不斷增長(zhǎng)，銀行的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理取得了顯著增長(zhǎng)。2023 年，印度以1293 億筆交易引領(lǐng)全球?qū)崟r(shí)支付市場(chǎng)，占全球總額的近一半。這比上一年增長(zhǎng)了 45%，印度 84% 的交易現(xiàn)在都是即時(shí)支付。

巴西等其他國(guó)家也實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)，Pix 支付系統(tǒng)處理了數(shù)百萬(wàn)筆交易。巴西的實(shí)時(shí)支付市場(chǎng)以 25.4% 的復(fù)合年增長(zhǎng)率 (CAGR) 增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到 2028 年將達(dá)到1150 億筆交易。

然而，實(shí)時(shí)處理的快速發(fā)展也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。公司必須在速度和確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私之間取得平衡。

3. 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)的智能管家

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)不再是花哨的技術(shù)術(shù)語(yǔ)——它們正在成為有效數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵參與者。這些技術(shù)對(duì)于管理日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境至關(guān)重要。72% 的組織已在至少一個(gè)業(yè)務(wù)職能中采用了人工智能（麥肯錫，2024 年）

這些技術(shù)通過(guò)多種方式使數(shù)據(jù)治理更加準(zhǔn)確和高效：

自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常和泄露

通過(guò)查找不一致和重復(fù)來(lái)幫助管理數(shù)據(jù)質(zhì)量

幫助預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)以指導(dǎo)數(shù)據(jù)治理策略

機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)分析中被證明具有無(wú)價(jià)的價(jià)值，可指導(dǎo)未來(lái)的數(shù)據(jù)治理策略。例如，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)可在整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中保障數(shù)據(jù)完整性。

此外，人工智能工具可以自動(dòng)執(zhí)行大量數(shù)據(jù)治理任務(wù)，大大減少人工工作量。以人工智能驅(qū)動(dòng)的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)為例，它們幫助組織高效管理其數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從分類到沿襲跟蹤。

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，它們?cè)谒茉鞌?shù)據(jù)治理趨勢(shì)方面的作用將變得更加突出。

4. 基于云的數(shù)據(jù)治理：靈活性與增長(zhǎng)相結(jié)合

云通過(guò)提供前所未有的可擴(kuò)展性和靈活性，正在改變數(shù)據(jù)治理。基于云的治理解決方案可確保跨不同位置和系統(tǒng)無(wú)縫訪問(wèn)數(shù)據(jù)，使組織能夠在當(dāng)今的分布式工作環(huán)境中蓬勃發(fā)展。

利用AWS和 Azure等平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和治理的公司能夠動(dòng)態(tài)擴(kuò)展運(yùn)營(yíng)，迅速適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。這些平臺(tái)通過(guò)民主化的數(shù)據(jù)訪問(wèn)為團(tuán)隊(duì)提供支持，允許不同的利益相關(guān)者安全使用。例如，數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構(gòu)促進(jìn)了分散管理，消除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島并增強(qiáng)了協(xié)作。

此外，云治理支持遠(yuǎn)程工作，允許從任何地方安全、合規(guī)地訪問(wèn)數(shù)據(jù)。此功能對(duì)于遵守 GDPR 和 CCPA 等嚴(yán)格法規(guī)至關(guān)重要，這些法規(guī)要求嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和問(wèn)責(zé)制。

盡管有這些優(yōu)勢(shì)，但過(guò)渡到云也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。組織必須建立強(qiáng)大的安全框架來(lái)保護(hù)敏感信息。平衡可訪問(wèn)性和全面的安全措施對(duì)于充分利用云進(jìn)行數(shù)據(jù)治理的潛力仍然至關(guān)重要。

5. 數(shù)據(jù)倫理與隱私：將信任轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)

數(shù)據(jù)隱私和道德已成為現(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的核心，這是由于人們對(duì)數(shù)據(jù)泄露和消費(fèi)者信任的擔(dān)憂日益增加。例如，在 2023 年，95% 的組織發(fā)現(xiàn)投資數(shù)據(jù)隱私帶來(lái)的收益大于成本，平均投資回報(bào)率 (ROI) 為 1.6 倍。

然而，對(duì)透明度的需求正在增長(zhǎng)。Statista 報(bào)告稱，2023 年，全球68%的消費(fèi)者更有可能信任那些在數(shù)據(jù)實(shí)踐方面透明的公司。

此外，96% 的企業(yè)同意隱私投資不僅對(duì)于法規(guī)合規(guī)至關(guān)重要，而且對(duì)于長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)成功也至關(guān)重要。

6. 融入 ESG：數(shù)據(jù)治理走向綠色

環(huán)境、社會(huì)和治理 (ESG) 因素日益影響著數(shù)據(jù)治理策略，企業(yè)正在調(diào)整其數(shù)據(jù)管理框架以滿足可持續(xù)發(fā)展和社會(huì)責(zé)任目標(biāo)。隨著組織面臨越來(lái)越大的壓力，需要提供透明、準(zhǔn)確的 ESG 指標(biāo)報(bào)告，數(shù)據(jù)治理在實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)收集和進(jìn)度跟蹤方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

超過(guò)一半的組織現(xiàn)在將其數(shù)據(jù)治理工作與 ESG 計(jì)劃聯(lián)系起來(lái)，其中52% 表示，改善數(shù)據(jù)治理可以增強(qiáng)其滿足 ESG 報(bào)告要求的能力

公司越來(lái)越多地將道德原則融入其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以防止偏見(jiàn)并確保透明度，從而培養(yǎng)利益相關(guān)者之間的信任。例如，許多組織現(xiàn)在優(yōu)先考慮其數(shù)據(jù)收集和分析流程中的公平性。谷歌和IBM已經(jīng)制定了道德 AI 原則，強(qiáng)調(diào)公平、透明和問(wèn)責(zé)制。這些原則指導(dǎo)他們對(duì) AI 和數(shù)據(jù)科學(xué)的方法，確保他們的算法不會(huì)無(wú)意中強(qiáng)化偏見(jiàn)。

7. 通過(guò)數(shù)據(jù)素養(yǎng)和可訪問(wèn)性增強(qiáng)能力

數(shù)據(jù)治理的未來(lái)越來(lái)越注重賦予人們權(quán)力，而不僅僅是實(shí)施技術(shù)。數(shù)據(jù)素養(yǎng)和民主化是主要趨勢(shì)，使非專家能夠獨(dú)立使用數(shù)據(jù)并從中受益。

各組織正在投資數(shù)據(jù)素養(yǎng)計(jì)劃，例如研討會(huì)和在線課程，以確保員工能夠充分利用可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。此外，還部署了用戶友好的平臺(tái)，以方便訪問(wèn)數(shù)據(jù)，使各部門(mén)的團(tuán)隊(duì)（從營(yíng)銷到高管）都能獲得有價(jià)值的見(jiàn)解。

然而，隨著數(shù)據(jù)訪問(wèn)范圍的擴(kuò)大，需要嚴(yán)格的治理來(lái)維護(hù)安全性和完整性。實(shí)施基于角色的訪問(wèn)控制和持續(xù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用情況對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，確保只有授權(quán)用戶才能訪問(wèn)和修改數(shù)據(jù)。

未來(lái)數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)

當(dāng)我們探索數(shù)據(jù)治理的未來(lái)時(shí)，我們將面臨以下幾個(gè)挑戰(zhàn)：

跟上快速發(fā)展的技術(shù)

平衡數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性與安全性問(wèn)題

確保遵守不斷變化的監(jiān)管環(huán)境

解決數(shù)據(jù)治理角色的技能差距

管理日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性

克服這些數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)需要結(jié)合技術(shù)解決方案、戰(zhàn)略規(guī)劃以及持續(xù)的教育和培訓(xùn)。

為數(shù)據(jù)治理的未來(lái)做好準(zhǔn)備

那么，組織如何為這些數(shù)據(jù)治理趨勢(shì)做好準(zhǔn)備？以下是一些關(guān)鍵步驟：

投資主數(shù)據(jù)管理 (MDM)、自動(dòng)化和 AI 技術(shù)以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)治理流程

制定全面的數(shù)據(jù)倫理政策

優(yōu)先考慮整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)

定期審查和更新數(shù)據(jù)治理策略以適應(yīng)新興趨勢(shì)

培育數(shù)據(jù)責(zé)任和意識(shí)文化

通過(guò)采取這些措施，組織可以在不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)治理格局中可持續(xù)發(fā)展。

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