informatica：2021年智能数据治理最佳实践-关于建立自动化和智能化企业数据治理计划的实用指南（17页）.pdf

1、关于建立自动化和智能化企业数据治理计划的实用指南智能数据治理最佳实践白皮书 关于 Informatica数字化转型改变了人们的期望：人们期待更到位的服务、更迅速的交付以及更低廉的成本。企业必须转型方能生存发展，而数据正是解决之道。作为全球数据管理领导者，Informatica 已经准备好帮助企业/组织以智能的方式在不同行业、不同领域及市场商机方面实现领先。Informatica 与您分享真知灼见，帮助企业提高灵活性，捕捉新机遇，创造新发明。我们 100%专注于数据，提供灵活多样的企业制胜解决方案。我们诚邀您与我们一同探索 Informatica 提供的各种解决方案，携手释放数据潜能，共同推动下

2、一场智能革命。引言.4快速演变的数据治理角色.4什么是智能数据治理？.7智能数据革命后哪些方面将保持不变？.10我们需要做出哪些转变？如何实施智能数据治理.13智能数据治理的商业利益是什么？.16结论.17目录3引言在阅读这篇文章时，您可能已经意识到以下两点要素：正确理解数据、业务和技术环境对企业的成功至关重要。要建立这种理解并使之与时俱进，仅仅依赖于人工操作肯定不行。您还会发现，跨学科连接业务和技术元数据是至关重要的，而且数据治理的真正价值在于您需要根据自己的理解采取有效行动。您将寻求超越传统的数据治理方法，并且为了与自己所管理数据的规模保持同步，您将开始将智能应用于实践。您的竞争对手也抱有

3、同样的想法。在过去几年里，数据治理发展迅猛。仅仅保持语义一致或支持人工协作和鼓励文化变革已经远远不够。仅仅满足监管机构的要求也无法继续降低成本。您需要借助企业级智能数据治理来保持竞争力，这意味着除了组建一个负责记录定义的治理委员会，您需要走的更远。本指南将帮助您了解我们是如何做到这一点的，并将介绍数据治理是如何从本地化合规项目转变为所有企业/组织的必做之事的。本指南还将阐述您当前面临的挑战，以及自动化和机器学习将如何帮助您克服这些挑战。在吸取过往经验教训的同时，本指南还明确展望未来，详细说明了企业为了生存发展需要做出的转变。让我们来更深入地了解一下。快速演变的数据治理角色我们所说的数据治理角色

4、已经开始快速演变，究竟是什么意思？其实，在许多方面，数据治理从一开始就在不断演变，只是我们现在对实践提出的要求迫使它加快转变速度而已。如今，数据规模不断增大且无处不在，同时，人们对于敏捷性和上市速度的要求更是越来越高，这意味着您的企业/组织若不具备数据治理能力，在不久的未来，必将失去行业竞争力。图 1-从起源到智能革命起源扩展智能革命4“21 世纪的数据就像 18 世纪的石油一样，是一种巨大的、尚未开发的宝贵资产。就像石油一样，只要您能认识到数据的基本价值，并学会提取和利用它，就能获得巨大的回报。”Yonogo 的 Joris Tonders 起源传统数据治理方法通常需要实施一系列控制和限制措

5、施；采取措施主要是为了防止相关人员错误处理数据，并因此给所在组织造成风险。此类工作通常由法规所推动，其目的主要在于遵守特定规则以降低风险，而非创造业务价值。这种方法的弊端在于它与业务结果脱节，因此只能衡量法规的覆盖范围以及数据治理操作团队的繁忙程度。已完成的工作始终处于孤立状态，未能触及公司其他部门业务的日常运作几乎未受任何影响。扩展随着监管范围的扩大，人们越来越认识到可信数据的价值，这也拓宽了人们对数据治理及其用途的看法。监管范围变得越来越广，涵盖的已不仅仅只有技术观点，意图及其实现过程也成为新的被关注点。与此同时，全世界都开始逐渐意识到，如果数据能够被真正理解，并成为拥有数据的公司的一项资

6、产，那么数据中蕴藏的巨大价值将被发掘。如今，以监管合规需求来决定数据治理所需工作量显然已经不可取。然而，这一背景提供了实现数据价值进程的机会。“我们必须投入资金来确保合规性，也就是说，我们必须实施数字化转型。”为了实现这一目标，必须调整企业实践：企业理解需要让许多人参与进来，而不仅仅是少数人 互联视图需要超越数据范畴，以提供相关情境并显示价值 推动成果需要超越“为治理而治理”的单一愿望图 2-价值驱动的治理，世界已经改变51 IDC 白皮书，由希捷赞助，数据时代 2025(Data Age 2025)：世界的数字化：从边缘到核心，2018 年 11 月2 https:/ 18 世纪和 19 世