迈入新十年的数据治理

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越来越多的营销人员开始理解数据治理的含义，以及它的重要性。这种理解以及随之而来的新数据治理流程的实施，使数据治理成为组织日常业务运营不可或缺的一部分。然而，随着营销人员选择将这些流程付诸实践，他们发现需要应对的技术选项、质量指标和隐私法规也越来越多。这或许会让一些人意识到，虽然数据治理决策由业务部门主导，但也必须得到IT部门的支持。

随着新的数据治理流程的实施以及新挑战的出现，考虑以下几点至关重要：

自动化流程的数字化创新——随着数据治理需求的不断增长，许多企业正转向利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 或物联网 (IoT) 等新技术带来的进步——这三个热门词汇您可能在各种会议、行业网络研讨会或购买新产品的过程中遇到过。这些技术正成为值得投资的必备能力，因为我们希望充分利用在线业务，实现个性化、实时响应互动，乌克兰电话号码库 并有效利用所捕获的海量数据。
流程数字化和审计需求的数据质量衡量标准——随着人工智能和机器学习等技术在数据治理方面的应用，维护数据质量的力度也将加大。自动化流程的优劣取决于其输入，因此，虽然这些代理可以加快数据处理速度并提升数据处理能力，但如果没有审计来确保结果质量，其有效性也会受到限制。由于整体上提高数据质量是实施数据治理战略的主要目标之一，因此，在数据治理中，人工/人为监督将成为有效运行数字化流程的关键。
角色与职责——随着数字化格局的彻底转变，以及越来越多的组织实施良好的数据治理实践，企业文化将从以活动为中心转向以数据为中心。随着业务职能的转变，角色和职责的变化也是可以预见的。拥有更成熟的数据治理和管理方法的组织可能会开始为首席数据官 (CDO) 职位腾出空间，随着企业展望数据驱动的未来，这一职位正变得越来越普遍。
从最初实施基本数据清理，到制定更成熟、更全面的治理政策，将推动组织向前发展，并可能随着新技术的应用和相关审计要求的增加而改变其内部动态。数据、技术和效率是良好治理的关键驱动力，我们将继续看到数字领域的根本性转变，这将帮助我们塑造数据在行业发展和变革过程中所能发挥的作用。