免费久久国产&夜夜毛片&亚洲最大无码中文字幕&国产成人无码免费视频之奶水&吴家丽查理三级做爰&国产日本亚欧在线观看

作者：Stewart Bond

來源：IDC，發表于2018年6月（內容有增改）

編譯：王嫄，西澤研究院研究員

編者按

數據治理在企業數字化轉型中承擔了關鍵的作用。它為企業提供了在最佳時間將正確的數據交付給正確的人所需的知識與情報。然而，如果無法從數據中提取出知識和信息并加以有效利用，數據本身并不能驅動和引領數字化轉型取得成功。如何讓數據發揮它最大的價值？數據治理的未來又在何方？本文或許已給出答案——深耕數據治理，數據賦能未來。

本文邏輯：

1、導言

2、為什么要實施數據治理？

3、數據治理的發展趨勢

4、讓Infogix Data3Sixty幫您賦能數據治理

5、小結

（全文5000字，閱讀時間約7－9分鐘）

導言

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。

（譯者注：通用數據保護條例（GDPR）是一項泛歐數據保護法，歷經歐盟不同機構和成員國多年激烈談判后于2016年5月獲得通過；該條例旨在強化個體對個人數據的權利，以令數據保護措施匹配數字化時代；GDPR于2018年5月25日正式生效，并立即作為歐盟所有成員國的法律強制執行，目標是在2018年6月將其納入歐洲經濟區協定（EEA Agreement）Via《解讀GDPR》。）

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。

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）。

在最佳時間將正確的數據交付給正確的人需要獲悉下列數據相關的情報：

它在哪里？它從哪里來？

它指的是什么意思？

誰可以訪問它？

上一次驗證是在什么時間？

為什么它會存在？

它如何被消費？

它所固有的關系是什么？

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。）

為什么要實施數據治理？

數據治理是組織涉及數據使用的一整套行為規范，它能夠在維護、控制和保護數據資產的同時，將正確的數據交付到正確的資源。此外，數據治理通過對員工、流程、策略、架構和技術的管控，以實現與公司戰略保持一致的目的。當數據治理實施得當時，數據的完整性會提高，在數字化轉型過程中獲得成功的幾率也會增加。（譯者注：企業不僅需要管理數據的系統，更需要一個完整的規則系統以及規章流程。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此，在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等，都需要仔細考量，以保證數據的可用性、一致性、完整性，合規及安全性。確保在整個數據生命周期中，都具備較高的數據質量Via數據治理研究所。）

然而，數據治理的好處是如何量化的呢？

至于如何衡量對于數據治理的投資回報，最明顯的一點當屬規避監管罰款（譯者注：調查顯示，企業制定數據治理計劃的主要驅動因素是合規性（64％），更有效地使用數據（54％），以及與業務相關的內部和外部數據的增加（54％））via BARC）。2018年在歐盟生效的GDPR引起了各界的廣泛很多關注。如果一個組織被發現未遵守GDPR條例，最高可被處以其年收入4％的罰款。可以說，GDPR不僅引入了新的、更為嚴格的數據合規要求，而且還是第一個對不合規行為處以巨額罰款的法規。盡管GDPR是歐盟的一項區域法規，但它同樣也適用于任何處理和持有歐盟居民個人資料的公司，不論公司地理位置在哪里。

（譯者注：GDPR條款3（1）指出，只要是數據控制者或處理者設立于歐盟范圍內的實體（establishment）處理個人數據的行為，都適用于條例，不論其實際處理行為是否發生在歐盟之內。）

隨著近期在美洲及全球其他地區中，有越來越多的個人數據泄露和濫用事件發生，我們可以預期的是，GDPR中的一般性（“G－General”）規定終將在未來的某個時刻被全球性（“global”）所取代。

盡管GDPR法規的出臺伴隨著諸多原因，但最重要的一點是為了保護數據和數據有關的敏感性問題。企業對于必須遵守該法規一事抱怨連連，因為不僅耗時還砸錢；但如果所謂的“壞人”已經掌握了信息的重大價值，那么企業也需要重視他們的數據安全問題，并積極投資于企業保護數據的能力建設上。

實際上，GDPR是一個很棒的規定，因為它使組織能動地收集有關的數據情報，以便保護數據。如此一來，遵守GDPR中嚴格的相關規定就變成了一件高附加值的事情，因為它不僅僅能夠指導企業的合規，規避罰款，還將帶來更高的業務運作效率和員工生產力。

IDC于近期對每日需處理數據的專業人員進行的一項調查發現，由于無法找到、準備或保護數據，人們每周浪費掉長達12小時的時間。該調查還詢問了受調者每周花在這些活動上的時間，以及他們圓滿完成這些活動的頻率。圖2中的數值代表了人們每周無法完成活動任務的平均時長。圖2中未顯示的是，人們每周創建新的信息資產額外存在的10個小時的時間，其目的只是為了獲悉這些資產已經存在，而代表它們存在的數據資料是由其他人創建的。

GDPR中關于數據保護的新條例將迫使企業自主地去搜集、分析并分類數據和信息資產——并且主動獲悉可以訪問具體資產類別的主體，在何時、何地、為什么要訪問這些數據，以及如何進行訪問——這些數據信息為那些處理數據的專業人員更有效并高效地使用數據提供了的機會。智能數據系統還可以優化數據操作——它將為企業在下列流程中提供高效的信息支持：諸如數據訪問控制、數據授權及策略使用、數據加密、數據屏蔽和保護的決策，在何處定位數據，以及為保證企業的正常持續經營而在高價值數據資產上的處理方式等。此外，智能數據系統還可以用于提高數據質量的狀態，因為它有助于數據管理員剖析數據的維度和形狀，從而發現數據重復、數據不一致、數據錯誤以及數據及時性與完整性的屬性。

企業可以通過下列渠道扭轉人們對于數據治理的消極態度——一方面，通過智能數據系統實現數據賦能，以支持企業管理；另一方面，通過一組數據性能指標（DPIs）來展現數據管理的投資回報；上述指標包括但不限于：員工生產率、數據質量分數、數據操作成本、業務連續性和數據技術遵從性。

數據治理的發展趨勢

最近的一項IDC數據治理成熟度基準調查發現，在低成熟度水平下蓬勃發展的組織更加關注的是組織結構、流程、人員和愿景，而非技術問題。這一發現表明，技術并不是數據治理解決方案的唯一組成部分；很多時候，由于人們過于關注技術，一些新的數據治理提議往往就被扼殺在了搖籃里。然而，該研究同時表明，與那些勉強能維持生存的組織相比，數據治理成熟度較高的組織通常擁有更高的技術投資水平。因此，技術成熟度曲線的定位對于企業的成功變得尤為重要。

之前數據治理嘗試失敗的另一個原因在于——所謂的智能數據是由人工創建并維護的：圖2中提到的同一調查還發現，電子表格、自定義軟件、文檔以及口頭傳述是最常用的數據編目方法。無論是在業務還是在技術層面，手動流程都無法跟上變化的步伐；況且，當前我們身處數字化轉型的時代，在日益復雜的技術和營商環境中，這種變化只會越來越迅速且持久。

“由誰來負責數據？”是一個被人們問了幾十年的問題，其答案往往指向IT部門，或者也同時存在“每個人都對數據負責”這樣的說法。如果每個人都有責任，那實際上就沒有人來負責。理論上，企業自身應擁有數據，但實際上需要業務和IT部門之間的協作來管理、掌握和提高整個組織的數據完整性水平。

在企業管理層中，首席數據官（CDO，chief data officer）的角色可稱之為自上而下地維護數據；但是，根據IDC近期對25名數據管理人員展開的一項調查，其結果顯示，參與調查者有70％的時間都花費在數據合規性、安全性、運營、預期管理以及自我證明（角色合理性）上；而剩下的30％的時間都花在了戰略數據規劃上。而智能數據軟件正是通過提高企業對數據的敏感度，補充相關的數據知識，并實施數據處理自動化操作，使CDO辦公室能夠作出更好的數據決策，優化數據操作流程，將更多的時間專注于戰略性的數據支持工作。

在企業里，日常處理數據的員工隊伍和職能數量都在日益擴大，并且他們和數據本身一樣具有可移動和動態性。數據智能解決方案正在啟用并賦能這些角色，并幫助他們在最佳時間將正確的數據交付給正確的人。通過技術、語義和業務元數據對數據進行增強，增加關鍵的知識元素，以便更好地理解數據和數據的使用情況。數據中固有的關系也正在被人們逐一揭示，以幫助資源挖掘到新的相關性，更好地知悉與變化相關的風險與影響。這些情報中的絕大部分都被數據目錄軟件所捕獲，在這些軟件中，我們不僅可以執行互聯網式的數據搜索，協作通信功能還可以改善數據用戶之間的通信情況，而眾包則提供了企業高價值數據資產的知識。（譯者注：眾包就是企業利用互聯網將工作分配出去、發現創意或解決技術問題；眾包的產生得益于信息技術的革命、多樣化的市場需求和互聯網的飛速發展via百度文庫。）

讓Infogix Data3Sixty幫您賦能數據治理

數據智能軟件平臺 Infogix Data3Sixty支持數據治理和啟用。Infogix Data3Sixty平臺可以作為企業數據交換平臺，通過元數據管理、高級分析和數據質量管理的組合，實現從創建到使用的數據智能化。它利用了Infogix在事務數據高級控制方面的專長，這些控制側重于用例（use case），例如協調多個數據集、發現欺詐行為以及使用事務數據分析監視業務流程性能。

Infogix Data3Sixty平臺具備以下三大核心功能：提升供應鏈數據質量；提供可信、安全和符合要求的數據；以及對具有直觀數據訪問和準備功能的數據專業人員進行分析。

該平臺能夠為企業提供下列支持：對存儲在大數據或關系數據環境中的數據執行數據質量檢查、平衡與協調、文件監控和過程驗證。在數據質量方面，Infogix能夠為數據專業人員提供降低數據風險所必備的意識與知識，針對這一點，其歷史表現（包含支持企業遵守法規等）可見一斑。

Infogix Data3Sixty的核心治理功能為數據資產和供應鏈智能提供了業務友好型視圖，增強了業務上下文中的數據智能。其功能包括：資產跟蹤、協作和知識共享，以便數據專業人員有效使用數據資產和分析結果。

該平臺的分析功能不僅可以幫助技術含量較低的企業用戶準備和分析數據以獲得洞察力，而且還提供IT訪問控制和集中管理，以維持秩序；同時允許探索和創新。Infogix Data3Sixty提供具有拖拽操作的自助數據準備功能，用于數據攝取、解析、整形、清理和分析，包括利用統計控制和機器學習算法的高級方法。

直面的挑戰：Infogix憑借Infogix Data3Sixty提供的功能，正處于一個迅速擴大、競爭日益激烈的市場。在過去的12－18個月里，對數據智能軟件的需求急劇上升。雖然市場還沒有飽和，但競爭已經相當激烈，因為許多軟件公司都在加緊努力以滿足需求。初創企業正在為市場帶來全新的、具有創新思維的解決方案，而行業巨頭正在利用其深厚的數據智慧、技術以及安裝基礎的實力來提高市場份額。

Infogix于2017年收購了數據治理供應商Data3Sixty，并一直在將其與Infogix deep知識產權和技術資產整合，以便在任何數據環境中提供跨任何數據類型的數據智能能力。

小結

數據治理的未來是通過分布式、移動和動態數據環境中的數據智能實現數據支持。IDC相信，支持并配合數據治理未來發展的軟件市場將繼續增長，只要Infogix能夠應對本文所述的數據支持挑戰，該公司就會擁有巨大的成功機遇。

（圖源：stocksnap．io、百度）

【西澤研究院原創，歡迎轉發轉載。煩請注明來源，謝謝！】