我們生活在一種數據驅動的文化中 - 毫無疑問。從智能手機到拖拉機，我們周圍的幾乎所有東西都會產生某種形式的數據。為了使事情更具挑戰性，數據不僅在規模和數量上都在擴大，而且在復雜性方面也在擴大。新形式的數據在一夜之間出現，公司正在努力跟上。
具有前瞻性思維的公司已經轉向數據治理，以了解他們的數據并保持領先地位。但是，只需按一下按鈕就可以實現數據治理，早期采用者已經在擴大差距。
全球產生了多少數據？
根據最新的“Data Never Sleeps”報告，在亞馬遜發送超過1千個包裹的每一分鐘，用戶在Snapchat上發送200萬個快照，美國人使用超過300萬GB的互聯網數據。到2020年，對于地球上的每個人，每秒鐘將創建1.7 MB的數據。
IDC的“2015年數據時代”白皮書顯示，到2025年，企業和消費者將有能力消耗175 Zettabytes（一個zettabyte等于大約10億TB）。
這些數字不斷增長 - 公司越來越難以存儲，管理和保護他們的數據。
數據如何變得更復雜？
很快，如果你的公司正在生產數據（而且幾乎肯定是這樣），那么它不僅需要能夠解決你多年來所擁有的數據，還需要能夠處理新類型的數據。
那是因為它不僅僅是正在擴展的數據量 - 它也是詳細程度。
隨著物聯網技術，機器學習和人工智能的激增，每天都會出現新的數據類型，并且它們的復雜性也在不斷增長。
例如，電子商務中的機器學習算法越來越依賴于從客戶旅程中的每個點收集的非常詳細的數據的使用。但是，沒有多少公司能夠采用必要的流程來處理這種數據復雜性。如果沒有數據管理框架，數據的準確性和一致性很快就會成為一個挑戰。
公司如何應對這些挑戰？
感知數據的力量并認識到控制數據的需要，一些公司已經開始利用數據治理來充分利用數據的力量。
這可能是最聰明的事情。
麥肯錫2018年的一份報告顯示，高績效公司擁有強大的數據治理策略的可能性是其整體數據策略清晰且易于理解的兩倍。同一份報告認為，高績效者和背包之間的差距正在迅速擴大。
如果您是一家想要利用活動數據并使數據為您工作的公司，而不是相反，那么很容易假設時間至關重要。
此外，對于其中一些公司而言，數據治理不是選擇或競爭的問題。例如，金融服務組織因其業務性質而被迫實施數據治理最佳實踐。
由于高度的監管監督，FinServ公司需要可靠的數據治理策略。添加行業的其他方面 - 如數據安全性和敏感數據保護 - 毫無疑問，FinServ公司有望成為希望實施數據治理的公司之首。
什么是數據治理以及它與數據管理有何不同？
我們已經知道，公司數據的理解，使用和策略對于其在商業領域的成功是必要的。但是，數據治理如何適應所有這些？
數據治理結合了策略和執行的元素，通常被描述為圍繞數據管理過程的框架。數據治理框架證明數據在整個組織中可用，可靠，可用且一致。
另一方面，數據管理在嘗試識別數據的來源，所有者和用戶時會派上用場。數據管理集成了來自多個來源的數據，集中，清理和簡化了數據，使其可用于其他業務計劃。此外，核心數據管理涉及整個組織的數據架構。
數據管理旨在提高良好數據實踐的財務效益，并降低與數據缺陷實踐相關的風險。
為了實現從數據管理到數據治理的跨越，組織的業務和IT部門需要整合在一起，并定義管理整個企業數據的規則。
并非所有數據都是平等的
雖然收集各種數據可以為大多數公司帶來附加價值，但銷售數據是數據治理真正發揮作用的一個例子。
公司生成的大多數數據都可用于定向分析。例如，考慮營銷數據。當公司試圖決定哪個電子郵件程序最有效時，它會查看打開，點擊和轉化等指標。每個人都知道這些指標并非100％準確，但它們仍然可以定向使用，因為它們可以幫助您確定哪些廣告系列的效果更好。該數據不需要100％準確就可以用于這種類型的方向分析。
但是，補償計算中使用的銷售數據是另一回事。銷售數據需要盡可能準確，因為員工是根據這些記錄獲得報酬的。在銷售數據方面，公司需要確保數據集沒有錯誤且完全可以利用。這是一件相當難以實現的事情。
與銷售數據相關的數據集要求將來自許多不同來源（CRM，HRIM，ERP等）的信息匯集在一起并通過數據轉換進行標準化，以使其更容易獲得，可用和一致。在組織的所有部分擁有可靠且一致的銷售數據可消除部門之間斷開連接的風險。
與其他類型的數據不同，銷售數據反映了組織的實際績效和成功。擁有可供整個組織使用的清潔銷售數據（最好能夠訪問歷史數據）可以而且應該在整個企業中推動戰略和行動。
展望未來
了解數據價值和復雜性的公司正在慢慢轉向數據治理，以管理與數據相關的風險和錯誤，并構建數據驅動的戰略。但是，這里的關鍵詞是“慢慢地”。
是的，數據治理可能是完全數字化商業世界的下一步 - 但我們還沒有。
根據Syncsort的一項調查，數據治理僅僅是受訪者在2019年確定的IT計劃中的第三位。獲勝者圈子中的前兩位仍然是云/混合計算和IT基礎設施的現代化。
現實情況是，許多公司在可預見的未來使用并將使用混合形式的數據治理 - 結合數據管理和數據治理的要素。
數據治理是一項復雜的工作 - 一種影響組織所有領域的文化轉變，許多公司在實現跨越之前還有很長的路要走。
好消息是，如果您正在考慮建立數據治理框架并且您已經將數據管理作為核心業務流程，那么您距離實現目標還有一步之遙。
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