数据治理2.0:2018年最值得关注的数据

发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:475次标签:数据治理


今年,我们将在震中的Data Governance 2.0中看到我们收集,存储和使用数据的方式发生了巨大变化。对于许多组织而言,这些变化将是被动的,因为它们必须适应新的法规。其他人将使用监管变革作为催化剂,积极主动地使用他们的数据。理想情况下,你会想要属于后一类。

数据驱动型企业及其相关行业正在经历前所未有的变化。

近年来不仅数据量激增,我们现在也看到数据提供的数量也在增加。从本质上讲,我们发现较小的数据单元更有用,但收集的数据比以往任何时候都多。

目前,数据机会似乎无边无际,我们几乎没有开始划清界限。所以这是2018年预期的一些最大的数据改变。

GDPR

该通用数据保护条例(GDPR)具有组织扰。对违规行为的处罚将于5月25日立即生效,罚款高达2000万欧元,占该公司全球年营业额的4%,以较高者为准。

虽然这是欧洲的授权,但事实是所有与欧洲交易的组织,不仅仅是非洲大陆的组织,都必须遵守。正因为如此,我们正在全球范围内努力引入新的政策,程序和系统,以便按照自Y2K以来从未见过的规模进行准备。

很容易将这种性质的强制性变化视为负担。但从监管和商业角度来看,这种变化已经过期了。

在监管方面,必须采用全球化的方法。数据不像物理材料那样遵守边界,不同州,国家和大陆之间的冲突标准难以进行充分的监管。

在业务方面,许多组织已经扼杀了他们的数字化转型工作,使其成为数据驱动的,忽视了正确管理能够实现数据的数据。GDPR需要一种数据治理(DG)的协作方法,一旦正确完成,将增加价值并实现合规性。

数据治理的兴起2.0

数据治理1.0由于其孤立,不协作的特性而未能获得立足点。它缺乏对业务成果的关注,因此企业领导者一直在努力看到它的价值。因此,IT部门负责对数据元素进行编目以支持搜索和发现,但由于从业务运营方面被删除,他们很少了解数据的上下文。这意味着数据通常不完整且质量差,无法实现有效的数据驱动业务。

在新的监管标准的鼓励下,公司范围内的数据治理责任将从根本上改变企业对数据治理的看法。数据治理2.0及其协作方法将成为新常态,这意味着那些从数据及其见解中获益最多的人将直接参与其治理。

这意味着更多来自C级管理人员,直线经理等的支持。这意味着更高的责任感,以及更高的可发现性和可追溯性。最重要的是,它意味着更好的数据质量,可以更自信地制定更快,更好的决策。

升级的数字化转型

数字化转型及其突出性今年不会减少。实际上,多亏了Data Governance 2.0,数字化转型有望加速 - 而不是放慢速度。

致力于数据治理而不仅仅是合规性的组织将获得回报。通过更强大的数据治理基础,正在进行数字化转型的组织将享受到许多重要的好处,包括更好的决策制定,更高的运营效率,更好的数据理解和沿袭,更高的数据质量和更高的收入。

数据驱动的样本,如亚马逊,Airbnb和优步,已经享受到这些好处,利用它们来破坏并主导各自的行业。但是你不必是亚马逊大小来实现它们。脱银DG并将其视为一项战略举措是数据驱动成功的第一步。

数据作为有价值资产

2017年数据变得比石油更有价值。然而,尽管进行了这一评估,但许多企业却忽略了将其数据视为珍贵资产。就上下文而言,工业革命是由必须维护良好以保证正常运行的机器提供动力,因为停机会导致损失。这种机器为企业增加了价值,因此它具有天生的价值。

快进到2018年,数据处于中心位置。因为数据是价值驱动因素,所以数据本身很有价值。仅仅因为它没有物理存在并不意味着它没有物理资产那么重要。因此,企业需要改变他们对数据的看法,而这一年的思维可能会发生变化。

启用DG的AI和IoT

人工智能(AI)和物联网(IoT)不是新概念。然而,它们还没有完全实现,仍然有竞争的企业从这些市场中分得一杯羹。

随着两者的不断扩大,他们将把已经加速的数据量 - 特别是非结构化数据 - 增加到几乎不可思议的水平。三个V的数据趋于一致升级。随着音量的增加,必须处理数据的速度和速度也会增加。各种数据 - 在这些情况下大多数是非结构化的 - 也会增加,因此要管理它,企业需要实施有效的数据治理。

除了强大的数据治理实践外,越来越多的企业将转向NoSQL数据库来管理不同的数据类型。


(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 预约演示
相关文章推荐
  • 企业数据标准管理价值总结

    企业数据标准管理价值总结

    一个数据一般有业务属性、技术属性和管理属性组成,例如:数据项的业务定义、业务规则、质量规则为该数据的业务属性;数据项的名称、编码、类型、……查看详情

    发布时间:2020.09.18来源:知乎浏览量:385次

  • 数据治理的全球难题:法治化治理如何跟上技术更新步伐?

    数据治理的全球难题:法治化治理如何跟上技术更新步伐?

    随着技术的发展,需要治理的已不只是数据,人工智能算法等领域也成为治理课题。数据、互联网平台、人工智能算法应该如何治理?这在全球范围内都是……查看详情

    发布时间:2019.10.25来源:知乎浏览量:411次

  • 数据标准化的难题

    数据标准化的难题

    数据标准好制定,但是数据标准落地相对就困难多了。国内的数据标准化工作发展了那么多年,各个行业,各个组织都在建设自己的数据标准,但是你很少……查看详情

    发布时间:2019.12.20来源:知乎浏览量:362次

  • 数据共享,奇葩证明的解药——亿信华辰

    数据共享,奇葩证明的解药——亿信华辰

    出境旅游,要求出具“母子关系证明”;市民迁户口,要证明“你爸是你爸”;车在大风中被树木刮伤,理赔要出示“风力证明”;去买房,要证明“结婚……查看详情

    发布时间:2019.03.04来源:亿信华辰浏览量:528次

  • 主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理第一步——识别主数据

    主数据管理的目的就是为了确保企业核心数据的准确性、一致性、稳定性,打破数据孤岛,帮助企业高效运转。然而在茫茫数据大海中识别出主数据是一项……查看详情

    发布时间:2019.10.24来源:亿信华辰浏览量:531次

  • 敏捷方法如何帮助解决您的数据问题

    敏捷方法如何帮助解决您的数据问题

    无论哪种方式,您都必须像软件开发人员一样思考,并确保您拥有正确的思维方式,技能组合和工具集,以保持数据掌握的灵活性。……查看详情

    发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:361次

  • 一文讲透什么是数据治理和数据管理

    一文讲透什么是数据治理和数据管理

    数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的,它们都围绕数据这个领域展开,因此这两个术语经常被混为一谈。此外,每当人们提起数据管理和数据治理……查看详情

    发布时间:2020.07.29来源:今日头条浏览量:419次

  • 为什么数据治理很重要

    为什么数据治理很重要

    尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了,只有48%的企业拥有明确的规划或计划,但这并不影响数据治理的重要性,它聚焦于三个关键因素……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:CSDN浏览量:475次

  • 数据治理的概念、难点和最佳实践方法

    数据治理的概念、难点和最佳实践方法

    数字化转型的目的和核心是数据赋能业务,通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式,帮助实现业务转型、创新和增……查看详情

    发布时间:2021.08.06来源:亿信华辰,数据治理的实践方法浏览量:524次

  • 各行业企业数据管理遇到的挑战

    各行业企业数据管理遇到的挑战

    目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:353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