数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、合规与监管
在2024年，合规与监管仍然是数据治理的关键领域。根据Navex Global公司2023年《风险与合规基准报告》中，83%的风险与合规专业人士表示，确保其组织符合法律法规是一个“非常重要”的考虑因素。为了保护数据隐私和确保数据处理透明度，一系列法律法规正在加速出台，包括GDPR、美国联邦法律保护儿童个人数据（COPPA）以及美国各州一系列法律。
为遵守数据隐私法规，需要一个可以限制对个人隐私信息和存储信息许可的访问工具。由于这些法规可能会随时发生变化，制造商和零售商需要有一套系统以灵活的方式推动不可避免的信息公开。数据治理的关键在于确保产品和个人信息的更新符合监管属性，并能够进行合理使用。
二、可持续性报告
可持续发展报告的标准和认证种类繁多，使得管理和治理可持续性数据的收集和报告过程变得复杂。这种复杂性导致了关于产品、供应商、扩展供应链、商店、制造工厂以及流程的额外数据量激增。
今天存在着超过600个ESG标准，每个标准都包括子类别和特定行业的流程，其中包括：
➡可持续会计标准委员会（SASB）拥有超过77个以上不同行业，每个文件中有超过30多项披露声明。
➡气候相关财务披露任务组（TCFD）围绕治理、战略、风险管理以及衡量标准和目标提出了一系列建议披露内容。
➡全球报告倡议组织(GRI)涵盖140多个不同的主题。
➡联合国可持续发展目标包括17个目标和169个具体目标和指标。
推动可持续发展业务固然重要，但事实证明可持续发展的主张需要强大的数据管理进行支撑。有效管理可持续发展数据需要与管理其他数据计划一样的严格和规范。对企业数据进行管理和整合，有助于优化可持续发展数据的管理并方便报告。
三、人工智能集成
随着人工智能（AI）驱动的数据治理工具日益成熟，人工智能（AI）将继续发展成为数据治理的强大力量，提供更好的数据分类、异常检测和预测分析功能。
将人工智能集成到数据管理系统中，不仅能简化管理流程，还能提高数据的整体质量和可信性。
人工智能驱动的图像识别可以帮助对产品进行分类；生成式人工智能正在进入数据治理领域，例如在实体匹配和重复数据删除流程中。在多个客户关系管理系统中记录有相同客户的公司，需要通过匹配和合并客户记录来整合客户数据库。
在许多情况下，记录包含的细节可能太少，无法建立牢固的身份识别。在这种情况下，可以使用生成式人工智能来增强记录，随后为治理流程提供更完整的数据集，以实现更准确、更可靠的人工智能实体匹配。
数据治理确保人工智能符合道德规范 。任何自动化数字流程的正确执行都需要高度可靠的基础数据。要实现自动化智能，必须可靠地汇总足够多的信息，使统计模型不仅能够被分析，而且可以执行。至关重要的是，要对基于人工智能的数据治理，其决策必须能够解释，而且至少在目前要进行人工审核和干预。
四、自动化数据治理
随着数据量和复杂性的快速增长，人工数据治理已不再可行。因此，摒弃电子表格，建立协作式数据文化，并了解如何将自动化纳入数据治理实践。帮助您的组织实现更高的敏捷性，降低人为错误的可能性，并确保数据管理的一致性与既定政策和标准保持一致。
自动化工具可以持续监控和评估数据质量，自动检测和纠正数据集中的错误例如不一致和重复数据，以确保数据符合预定义的质量标准。一般来说，自动化可以通过在违反政策时设置警报和自动响应来帮助执行数据政策，并促进数据治理所涉及的复杂工作流的协调。
五、主数据管理（MDM）
在这个时代，数据往往是不稳定和模糊的，因此最好从主数据管理着手。主数据是低波动性数据，用于描述您的资产或核心构件（数据域），而您的业务正是建立在这些构件之上的。有人将主数据称为企业数据。
企业数据是业务流程中相互影响的人员、地点和事物。主数据域的例子包括客户、产品、供应商、实体店和地点、员工和主要资产。
主数据管理在 2024 年及以后变得越来越重要，因为它能确保对资产的可信、单一视图，从而建立起一种平衡，以应对数据的普遍不稳定性和差异，因为这些数据往往存在于不同的系统中，并从格式各异的来源中提取。
随着企业规模逐渐扩大，其数据环境也变得更加复杂。通过主数据管理，可以创建商定术语的词汇表以及元数据属性，用来定义资产并在整个企业内提供标准一致的定义。为业务规则、政策、数据质量有效性检查和强制执行的工作流程提供了必要的防护措施，以减少未来的误读、误用、混淆和错误。
六、数据产品化
数据管理在创建作为数据网格架构输出的数据产品方面发挥着关键作用。数据网格方法作为传统的单一数据团队监督数据仓库和响应请求的替代方法，发展势头越来越大。因为传统的单一数据团队监督数据仓库和响应请求可能会成为瓶颈。
取而代之的是数据网格，它强调数据所有权和管理权的分散化，由各个团队创建供企业其他部门使用的数据产品，如仪表盘、分析模型、聊天机器人系统或推荐引擎，从而实现敏捷性。创建数据产品需要各团队遵守某些治理原则，如数据收集、建模、转换、所有权和衡量标准，以便设计出满足消费者特定需求的产品。
七、云计算
随着人工智能和自动化趋势的发展，云计算在支持数据治理战略方面发挥着越来越重要的作用。基于云的数据治理解决方案提供了可访问性、协作性和实时更新，确保地理位置分散的团队之间的无缝治理。灵活的云资源使企业能够快速适应不断变化的数据管理要求和业务需求。
云平台通常带有用于自动数据治理的内置或第三方工具，包括元数据管理和数据质量监控。在数据安全方面，云服务商提供强大的灾难恢复和备份解决方案，可降低数据丢失的风险，并在发生意外情况时确保业务连续性。
八、培养数据素养
随着企业越来越依赖数据驱动决策，每位员工都了解数据语言和数据管理的必要性变得至关重要。
对数据管理达成共识的好处是，新的数字计划更容易接受，数据共享（进而协作）也更容易。从历史上看，大多数公司的数据都是以部门为单位进行存储、分析和使用的。尽管许多人认为他们在内部共享数据，但实际上，每个部门或分部都保留对数据的控制和可见性，这通常会导致孤立的决策制定。
随着数据持续快速增长和流动，数据领导者需要根据来自整个企业的数据和对数据有共同理解的利益相关者的数据，做出更有质量的决策。过时的数据处理流程对业务领导者的判断造成了严重的限制。只有对数据进行管理，才能实现数据民主化。这包括数据的质量和来源，数据的共享和使用方式，以及谁对数据质量和数据解释负责。
要获得组织的支持，关键是要建立一种数据文化，让每个人都投入到数据质量和问责制中。当员工开始认识到数据管理的好处时，他们就不会再认为这是一种负担，而是有助于每个人的业务推动力，从而进一步支持数据管理。
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