2019年十大数据治理预测

发布时间:2018.12.19来源:亿信华辰浏览量:100次标签:数据治理

那么未来一年中数据治理的前景如何?我们正在为2019年做出以下数据治理预测:

2019年十大数据治理预测

1. GDPR对美国的监管:

GDPR已经确定了标准,并将成为跨地域事实上的标准。以加利福尼亚消费者隐私法案(CCPA)于2020年生效为例,以加利福尼亚州为例。即使像苹果,谷歌,亚马逊和Twitter这样的大型科技公司也在鼓励更多的监管,部分原因是因为他们意识到那些不提供数据隐私的公司在最前沿将感受到政府和消费者的愤怒。

2. GDPR罚款即将来临,它们将是巨大的:

也许2019年最安全的数据治理预测之一就是即将对GDPR执法施加压力。这些规定并未用于展示,因此GDPR的免费连胜可能会很快结束...... 这些头条新闻将类似于美国医疗保健行业违反健康信息可移植性隐私法(HIPAA)的数据泄露事件或医院。很多公司都会有一个“糟糕的”时刻,并意识到他们还有很多工作要做,以使他们的合规房屋井井有条。

3.数据政策作为消费者购买标准:

“数据创伤”的威胁将继续推动高管中企业数据的可见性。他们如何回应将是他们在将数据转化为真正的企业资产方面取得长期成功的关键。我们将开始看到保持反应性和防御性立场(避免疼痛)的组织与利用这种负面驱动因素的组织之间的明确划分,以提高整个企业的整体数据可见性和流畅性,同时关注机会启用。后者将推动真正的数据驱动实体的出现,而不是那些继续试图堵塞船上漏洞的实体。

4. CDO将在组织内部发挥更好的作用:

我们将看到首席数据官(CDO)的角色从CIO的中尉升级到在CIO,CMO和首席财务官旁边的桌子上占据一席之地。这将为他们提供创建可持续愿景和数据路线图所需的果汁。到目前为止,对CDO合格的角色和责任,职责和背景的性质缺乏共识。随着数据对于组织从合规性和业务角度的成功变得越来越重要,CDO的角色将变得更加明确。

5.数据操作(DataOps)获得牵引力/将完全优化:

就像DevOps在过去十年中的表现一样,2019年将会看到类似DataOps的推动。数据不再仅仅是IT问题。随着组织变得数据驱动并充斥着来自多个数据源(AI,IOT,ML等)的大量数据,组织需要更好地处理数据质量并专注于数据管理流程和实践。DataOps将使组织能够更好地使其数据民主化,并确保所有业务利益相关方协同工作,以提供高质量的数据驱动洞察。


6.业务流程将从后台迁移到中心阶段:

业务流程管理将走出后台,成为数字化转型的关键组成部分。组织建模,构建和测试自动化业务流程的能力是游戏改变者。企业可以清晰地定义,映射和分析工作流程并构建模型以推动流程改进,并识别易受最大安全性,合规性或其他风险影响的业务实践,以及最需要控制以减少风险的方法。

7.改善坏的AI / ML数据:

人工智能(AI)和机器学习(ML)是数据的消费者。使用错误数据训练AI和ML应用程序的风险最初将推动数据治理的需要,以正确管理训练数据集。一旦经过培训,他们生成的数据应该是明确的,一致的和高质量的。为了保证目的,需要不断地管理数据。

8.管理来自边缘的数据:

边缘计算将继续占据上风。虽然数据速度正在推动其采用,但组织还需要查看,管理和保护这些数据并将其带入自动化管道。物联网(IoT)是关于通常具有不透明数据结构的新数据源(设备数据)。这些数据通常与其他企业数据源集成和聚合,需要像任何其他数据一样进行管理。挑战在于记录所有不同的设备管理信息库(MIBS)并将它们映射到数据湖或集成中心。

9.没有良好数据收集的组织注定要失败:

研究表明,数据科学家和分析师花费80%的时间准备使用数据,只有20%的时间实际分析它的商业价值。如果没有自动数据收集和从所有 企业源(不仅仅是那些方便访问的数据源)中提取数据,那么通过管道传输的数据将不是最高质量和最“新鲜”的数据。结果将是错误的情报,为企业带来潜在的灾难性决策。

10.数据治理演变为数据情报:

像GDPR这样的法规正在推动大多数大型企业应对数据挑战。但数据治理不仅仅是合规性。“同类最佳”企业正在研究如何将其数据用作竞争优势。这些组织正在将其数据治理实践发展为数据智能 - 将数据管理和数据治理生命周期的所有部分连接起来,以创建可操作的洞察力。数据智能可以帮助改善客户体验并实现产品和服务的创新。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 数据治理要处理好四个关系

    数据治理要处理好四个关系

    随着我国大数据战略的不断推进,各类生产生活行为都以数据的形式全景留痕,构建了一个与现实空间平行的“数据空间”,数据治理呼之欲出。要切实发……查看详情

    发布时间:2020.04.02来源:知乎浏览量:89次

  • 一文说清数据资产

    一文说清数据资产

    为什么说数据是资产何为数据资产,首页我们先了解一下数据到底是什么?按照一般的定义,数据就是数值,是通过我们的观察、实验和计算得出的结果。……查看详情

    发布时间:2020.07.17来源:CSDN浏览量:75次

  • 数据治理术语表

    数据治理术语表

    DGI提供了使用非技术语言解释的网络最佳数据相关术语集。在这里,您将找到不仅需要了解数据治理,还需要了解其他类型的程序和项目所需的信息,……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:222次

  • 元数据治理—从数据的源头开始

    元数据治理—从数据的源头开始

    将题目分为两部分——元数据和数据治理时,元数据治理最容易理解。询问任何擅长元数据管理的组织(或提供他们的数据,信息和记录的完整文档),无……查看详情

    发布时间:2019.06.20来源:简书浏览量:141次

  • 基于大数据的质量管理系统怎么选?

    基于大数据的质量管理系统怎么选?

    对于一个制造企业来说,生产是企业最大的动力,而生产质量也需要进行优化管理,一个好的质量管理会带给企业巨大的发展空间和利润价值。正因如此,……查看详情

    发布时间:2019.11.07来源:知乎浏览量:72次

  • 银行数据治理包括哪几个方面

    银行数据治理包括哪几个方面

    从《银行业金融机构数据治理指引》相应章节可看出, 数据治理/管理的核心是基础数据、衍生数据,以及产生与 应用这些数据的组织架构、运行机制……查看详情

    发布时间:2021.04.06来源:数据治理研究院浏览量:110次

  • 探索数据生命周期管理的五个阶段

    探索数据生命周期管理的五个阶段

    企业并不总是需要所有数据 - 特别是当数据被认为过时时。但是,诉讼,审计或其他突发事件可以使其快速检索变得至关重要。考虑到这种可能性,许……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:数据治理浏览量:87次

  • 如何成功实现数据治理

    如何成功实现数据治理

    如果你处理过大量数据,你也许听说过“数据治理”一词,你可能会想,它是什么?适不适合你?如何实施?简单来说,数据治理就是处理数据的策略——……查看详情

    发布时间:2020.03.19来源:知乎浏览量:93次

  • 实施数据治理策略

    实施数据治理策略

    数据治理是确保数据在输入系统时满足精确标准和业务规则的过程。数据治理使企业能够控制数据资产的管理。此过程包括确保数据符合其预期目的所需的……查看详情

    发布时间:2018.11.16来源:互联网浏览量:77次

  • 数据整理——大数据治理的关键技术

    数据整理——大数据治理的关键技术

    数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面,如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据……查看详情

    发布时间:2019.11.21来源:CSDN浏览量:155次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议