當前,
數據治理對于企業組織機構而言愈發重要。企業不僅需要遵守諸如通用數據保護條例(GDPR)之類的新法規,而且它們最終將認識到數據作為一種資產的價值,需要對其進行保護、管理和維護,以增加資產價值。
企業能夠理解數據治理的價值并不等同于對其執行數據治理的能力充滿信心。機構需直面更為復雜的生態系統、業務環境和數據特征(如數據背景、數據卷、數據維度、數據及時性、數據動態特征、數據異質性、數據結構、數據分布以及數據可用性)。
數據是
數字化轉型(DX)平臺的命脈。數據流動并貫穿于從情報搜集到應用的整個無限循環的過程。應用于業務操作層的情報洞察,為進一步的情報處理生成更多的數據信息,這些信息隨即被轉化為行動,而行動又會生成更多的數據,如此循環往復。圖1顯示的是IDC數字化轉型平臺中的連續的循環數據流概況。

圖1. IDC:數字化轉型平臺
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單憑數據本身并不能將各色企業區別開來,但審視企業如何通過數據實現賦能是一種有效途徑。為成功地實現數據賦能,企業需要信任正確的數據,并在最佳時間交付給正確的資源。這里的資源可以是人也可以是機器,可以是內部或外部的,也可以是移動或固定的,它們需要經過授權才能訪問數據。數據賦能要求數據治理過程應涵蓋數據信任、數據及時性,以及數據可用性,且需要提供相關保護(但保護不能“越界”,不能扼殺創新和探索,否則創新將聚焦于如何繞過數據治理)。
數據智能(Data Intelligence)是在
元數據管理、數據沿襲、數據目錄、業務術語表、
數據分析以及掌握和管理軟件的基礎上提供的。正是通過這套智能體系,數據才能夠被治理,企業才能有機會實現數據賦能。(譯者注:數據智能(Data Intelligence)指的是基于大數據引擎,通過大規模機器學習和深度學習等技術,對海量數據進行處理、分析和挖掘,提取數據中所包含的有價值的信息和知識,使數據具有“智能”,并通過建立模型尋求現有問題的解決方案以及實現預測等Via百度。)
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