這是一個影響深遠的重要問題!
數據正在重新定義我們的工作方式。當數據在上升至公司議程的同時,
數據治理也得到了更多關注。數據治理正在迅速成為企業戰略重點和不可或缺的業務功能。

數字化轉型" title="擴展數據治理 推進數字化轉型" width="900" height="439" align="" />
顯然傳統的數據治理已經不夠。大規模、戰略性、由數據驅動的數字化轉型離不開更廣泛的、以業務為重點的方法。而這種新型的整體數據治理需要解決一些重大挑戰:不斷增加的數據量、新的數據用戶類型,以及當今高度復雜的應用和數據環境。與此同時,它必須一如既往地滿足監管合規性。
為解決這些問題,數據治理需要提高其協作性、透明度、靈活性,以及可擴展性。如此才可以服務于整個企業,而不僅僅是服務于單獨的部門或其他孤立的企業組織。
擴展的重要性
數據治理必需具有可擴展性,有三個重要原因。
1. 數字化轉型影響著多個業務部門。轉型計劃將要服務于數百個,甚至數千個個體(企業內部及外部)。
2. 下一代分析依賴于大數據。最有效的分析方案會用到整個企業的數據。這意味著所有的數據都需要可訪問且可信。
3. 規程通常會影響整個企業。合規性是一個關鍵的數據治理用例,通常情況下,規程適用于您的整個企業。例如,通用數據保護條例 (GDPR) 要求對個人數據進行治理,無論其在企業的哪個位置。
從技術角度而言,以上需求又帶來了三個關鍵挑戰:
1. 確保策略、規則和定義適用于整個企業中分散的海量(并且快速增長的)數據。
2. 向擔任商業領袖、數據管理員和開發人員等各種角色的人員提供可信數據。
3. 允許處于不同技術熟練水平的用戶,能夠自行提供進行數據治理和分析所需的數據,并確保在數百個應用程序和分析部署(云中和/或本地)中適當地治理、轉換以及可靠地交付數據。
好消息是現在解決以上這些挑戰并不十分困難,優秀的數據治理解決方案能幫助您解決上述難題。
優秀的數據治理解決方案應具備的主要能力
數據治理解決方案必須能夠為企業提供特定功能,它能夠模塊化的實施以支持企業從小處著手并展示價值,而且還要能夠快速擴展以添加附加功能來服務。但這些只是基本層面,優秀的解決方案還將:
1. 在一個模塊化但完全集成的平臺上提供所需的所有能力和功能;
2. 滿足業務和技術用戶需求,并使其能夠進行協作;
3. 利用人工智能提高生產力,即使在使用數量不斷增加的數據,并處理新的用例時也可以提高生產力;
4. 使用戶能夠訪問和管理整個企業內部來自任何數據源的任何類型數據(云端、本地或任何位置)。
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