谈谈未来四大数据治理新趋势。

在数据驱动的世界里，有效的数据治理不再是奢侈品，而是希望保持竞争力和合规性的组织的必需品。数据治理保证了数据作为公司资产的管理，从而提高了对法律框架的准确性、可访问性、可靠性和遵循性。本文探讨了数据治理的发展、指导其实施的关键框架、组织面临的问题以及未来塑造数据治理的新趋势。

数据治理是什么？

数据治理是指管理组织中使用的数据的可用性、完整性和安全性的过程。它涉及政策、标准和流程来定义管理数据，以确保其支持业务目标并符合法律和监管政策。有效的治理需要各种利益相关者的合作，包括 IT、资料管理员和业务领导者。

关键的数据治理框架

有几个框架可以帮助组织建立其数据治理计划：

1. DAMA-DMBOK 框架：知识结构的数据管理 (DAMA-DMBOK) 这是一个非常广为人知的框架，它为资产管理提供了相关的综合指南。它包括数据质量、元数据管理和数据管理。通过将数据管理分为这个框架 11 一个核心知识领域(包括数据管理、结构、开发和安全)，提供了一种结构化的数据管理方法。为了保证数据得到有效的管理，并与组织目标保持一致，使其成为数据专业人员的宝贵资源，每一个领域都总结了良好的实践、工具和流程。

DAMA-DMBOK 其核心部分是强调数据治理，本公司制定了管理数据资产的政策和程序，确保问责制和法规遵循。资料质量管理这个框架的补充，侧重于维护整个组织数据的真实性、完整性和一致性。另外，元数据对组织和编目数据的管理尤为重要，它使用户能够了解和跟踪系统中的信息流。这个框架也强调数据管理员他们负责监督其领域数据的质量和安全性，消除业务用户和业务用户。 IT 差距。

通过实施 DAMA-DMBOK 为了实现决策、创新和合规，框架、组织可以达到更高水平的数据成熟度，从而使其能够提高数据的使用。在降低与数据隐私、安全和完整性相关的风险的同时，提倡选择主动管理数据资产，培养数据驱动的决策文化。另外，这个框架的整体视图可以保证从存储到集成数据管理的各个方面的协调性和可持续性，从而为组织提供长期价值。

2. 敏捷方法：该框架强调，数据治理没有一刀切的解决方案。相反，组织应根据其特定需求量身定制治理实践，包括行业、监管政策和组织文化。该方法承认，不同的组织面临不同的挑战，因此需要定制策略来有效处理数据治理。这种灵活性可以更有效地分配资源，更好地与业务目标保持一致，适应不断变化的外部压力。

例如，处理高度敏感数据的行业(如医疗健康或金融)可能会优先考虑严格的法律法规遵循和数据安全。另一方面，控制较少的行业组织可能致力于提高数据质量和决策可访问性。公司可以通过使用紧急措施来实施适合其独特数据环境的治理实践，以确保它们既能满足内部目标，又能满足外部责任。

应急措施也鼓励持续评估和优化治理政策。随着组织的发展和环境控制的变化，不断发展的治理实践变得尤为重要。这种方法可以保证数据控制的灵活性、可持续性，响应不断变化的业务需求，使公司能够有效控制风险，保持竞争优势。

3. 云和大数据治理：随着云计算的兴起，数据治理必须扩展到复杂的云环境，以确保数据在不同平台之间的安全管理。这个框架解决了数据可扩展性对于其他关键问题，允许组织无缝移动和访问不同云服务之间的数据，并确保系统之间的转换不会损害数据的完整性或安全性。基于云的数据处理也强调数据隐私，国际数据保护法保护敏感信息，包括 GDPR、CCPA 以及其他监管框架。

另外，随着组织将数据转移到阴天或混合云基础设施，合规性变得更加复杂。为了保证数据符合不同司法管辖区的监管政策，需要一个治理框架，包括安全管理、加密协议和审计制度。这种方法还考虑了数据驻留（与跨境数据传输相关的数据物理存储的位置)和各种法律影响。为了满足不断发展的技术和法规，组织必须不断监控和更新其云治理实践。

随着大数据随着数量的增加，云环境下的治理也需要处理。可扩展性和性能问题。有效的治理框架必须保证数据处理和存储在实施过程中的可扩展性、安全性和经济性。这涉及到集成 AI 为了保证无缝云数据操作，机器学习工具可以实时监控和管理大量数据，自动执行合规检查和数据质量评估。

4. GDPR 合规性：通用数据保护条例（GDPR）等待法律框架推动制定以数据隐私和保护为重点的治理策略。组织必须严格控制数据的收集、存储和共享方式（Kuzio & Ahmadi，2022 年）。这些控制包括在处理个人数据之前获得个人明确同意，以确保数据仅用于指定目的，并赋予个人浏览、更改或删除数据的权利。不遵守 GDPR 因此，合规性是当代数据治理框架的一个重要方面，可能会导致巨额罚款。

除同意和数据访问限制外，GDPR 还规定数据最小化，也就是说，组织只需要收集预期目标所需的数据。这也强调需要采用。数据安全措施，例如加密和匿名，以确保个人数据免受未经授权的浏览或泄露。组织也必须建立数据泄露通知过程，确保在 72 任何个人数据泄露事件都会在一小时内向相关部门和受影响的个人报告。随着企业适应日益增长的数据透明度和隐私保护这些要求已影响到全球数据治理的实践，甚至超出了欧盟的范围。

GDPR 数据保护官也被引入(DPO)概念，要求组织任职一名。 DPO 负责监督 GDPR 合规性，特别是在处理大量敏感数据的组织中。它导致了企业内部隐私角色的标准化，并将隐私设计原理融入到数据系统的开发中。所以，GDPR 在所有数据操作中，组织处理和管理数据的方式发生了很大的变化，确保隐私和安全处于优先地位。

实施数据治理的考验

实施强大的数据治理框架面临许多挑战。最重要的问题之一是数据质量管理。确保整个组织的数据准确、一致和及时可能是一项艰巨的任务，尤其是当组织扩大规模并从各种来源收集数据时。此外，维护数据安全和隐私以遵循 GDPR 和 CCPA 等待法规是组织面临的另一个挑战。

此外，变化通常面临阻力，尤其是当组织试图将治理框架强加给分散团队时。如果没有适当的培训和领导，员工可能会把数据治理当成障碍，而不是升值过程。

在数据治理中，技术的作用

技术进步使数据治理更有效、更简洁。利用人工智能和机器学习 (ML) 自动数据治理过程已经成为一个重要趋势。人工智能工具可以自动执行数据分析、元数据管理和战略执行，从而减少数据管理者的工作量，提高治理过程的准确性。

此外，数字孪生可以模拟不同数据治理政策的影响，使组织能够在全面实施之前对其治理策略进行测试和优化。基于云的平台还提供了复杂的工具，用于元数据管理和数据编程，可以实时浏览数据并遵守数据法律法规（Sargiotis，2023 年）。

未来的数据治理趋势

未来的数据治理将受到几种新趋势的影响：

基于服务的治理模式：当组织转变为面向服务的数据治理方法时，他们更注重赋予数据管理者权力，促进整个企业的数据素养。企业正在实施自助数据治理平台，使员工能够高效地浏览和管理数据，从而减少集中管理团队的工作量。

人工智能和机器学习在数据治理中？：人工智能与机器学习与数据治理的融合将继续加快，越来越多的公司使用这些技术来自动数据验证、元数据管理和合规监控。这一变化将有助于组织在减少人工工作量的同时，保持高标准的数据质量。

加强监督和合规性：由于数据隐私法规日益严格，组织必须不断优化其数据处理框架，以遵循新的法律。从预则到 2024 年，全球 70% 人口将与之相似 GDPR 隐私法规的覆盖范围。

管理数据生态系统：随着越来越多的跨行业合作和数据共享的组织，基于生态系统的治理模型的需求变得尤为重要。这些模型保证了数据在利益相关者网络中的安全可靠管理。

总结

数据治理对于任何希望在数字时代保持竞争力和合规性的组织至关重要。虽然存在保证数据质量、隐私和员工参与的挑战，但技术的发展和量身定制的治理框架的发展提供了解决方案。随着数据治理的不断发展，基于服务模型、使用人工智能、领先于控制变化的组织将处于成功的有利地位。

本文来自微信微信官方账号“数据驱动智能”（ID：Data作者：晓晓，36氪经授权发布，_0101)。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com