数据治理构建业务价值

通过从遵从性驱动转向价值驱动的思维模式来创造价值.
2022年3月25日

美国航空公司的忠诚计划价值惊人的31美元.50亿美元,几乎是该公司市值的三倍 第三方评估人员. 对于一个包含名字和里程积分的数据库来说,这已经不错了. 难怪人们认为数据是世界上最有价值的资源. 

大多数组织都意识到数据是一种战略资产. 很少有人知道如何管理它,就像他们对待其他财务和实物资产一样, 比如房地产, 机械, 库存和更多. 

这是一个错误. 来自新的隐私条例(GDPR, HIPAA, CCPA)将全球网络攻击的热度提升至三位数, 数据正在受到越来越严格的审查,如果不是彻底的攻击的话. 为了保护它, 数据治理是每个部门中各种规模的组织的基本实践. 

数据治理程序对于保护敏感数据和遵守隐私法规至关重要. 正确的方法还可以改善人们的使用方式, 在公司内部分析和分享数据, 增加问责制并改善结果. A TDWI研究 36%的数据领导者将数据治理视为利用商业智能(BI)和分析提高组织成功的关键优先事项. 

在这篇博客, 新巴黎人官方将深入探讨组织可以使用数据治理最佳实践的三种方式,以增加遵从性之外的业务价值.

通过元数据管理改进发现

数据智能是关于将数据转换为知识——将数据与业务和运营上下文结合起来. 这个上下文可以通过活动元数据(定义其他数据的数据)来捕获, 包括关于操作和数据用户的数据.

元数据上下文的改进增强了数据发现的能力, 数据质量, 数据沿袭影响分析, 和检测个人身份信息(PII). 实现这些好处, 组织需要使用元数据管理来生成对数据的共同理解,以及如何有效地利用它来驱动业务价值. 

例如, 美国内政部, 拥有90,10000名员工分布在10个部门, 开发了一个企业范围的 元数据管理 程序. 他们现在用它来促进发现, 访问和使用代理数据,使其成为每个组织级别的用户的共享资源. 

Collibra和Alaton等数据编目解决方案可以通过将业务和技术元数据链接到一个地方,并为所有数据用户提供所需的上下文,从而帮助企业向数据智能迈进. 实现正确的元数据管理解决方案对于随着数据量和连接器宽度的增长而获得业务价值至关重要.

促进有效的高级分析

的确,即使存在数据完整性问题,业务价值仍然可以从某些类型的数据分析中获得. 这是因为, 在很大程度上, 任何分析都涉及到一定程度的人类解释. 换句话说, 即使您可能有不良的数据质量问题, 人类仍然有可能识别出它们,并从结果中消除错误. 然而, 随着数据量以前所未有的速度增长,人工干预在企业中变得非常具有挑战性. 

为了从更高级的分析中获得价值,拥有管理良好的数据并不是一个选择. 例如, 基于机器学习的预测模型学习和适应不需要遵循明确的指示. 如果数据中存在潜在的问题,这种模型只会放大问题.

例如, 考虑一套复杂的机器学习算法,用于分析医疗记录并提出可能的癌症治疗方案. 如果这些病历中的数据不一致或不可靠, 系统可能难以提供有用和可靠的建议. 

事实上,IBM的肿瘤学沃森就是这样. 事实证明,获得成功推荐的一个主要障碍是源数据的不一致性和混乱:首字母缩写, 人为错误, 医疗速记, 不同的医生使用的不同的写作风格都给数据分析带来了巨大的挑战. 结果是:虽然沃森能在国际象棋上击败一位特级大师,但它的抗癌建议却一直是有效的 一直平庸.

数据管理不善是87%的数据科学模型无法投入生产的主要原因. 这些模型没有充分证明它们的业务价值,因为它们被底层数据的糟糕管理所束缚. 

数据科学模型的低投资回报促使组织开始更好地管理数据. 这样,他们就有机会从他们所做的重大投资中实现更多的价值. 考虑到全球在高级分析上的花费是 预测 是215美元.今年增加了10亿.1%超过2020. 公司在数据分析上花了这么多钱,当然是想要确保数据得到很好的管理.

数据治理作为竞争优势

从历史上看,大多数公司都将数据治理视为执行合规的框架. 这种命令和控制的治理方法在人和数据之间造成了障碍.

今天, 领导者们正在意识到,正确的数据治理策略不仅仅是关于合规——它可以让他们在市场上获得竞争优势. 通过使兼容的数据更容易访问, 领导者可以确保他们的团队能够更快地做出决策,并推动大规模的运营效率. 

像苹果这样的公司开始把个人数据隐私作为一个独特的销售主张. 在iOS 15版本中, 苹果引入了许多保护用户数据和防止第三方应用跟踪用户交互的功能. 苹果公司的首席执行官 蒂姆•库克(Tim Cook)有句名言新巴黎人官方不应该要求客户在隐私和安全之间做出权衡.”

苹果的举动代表着从合规思维向价值思维的转变. 以前,糟糕的数据治理的主要影响是必须支付罚款. 现在,这也可能导致你的客户转向竞争对手. 

鉴于苹果在科技市场的主导地位, 这些对数据隐私的承诺很有分量. 它们标志着数据治理已经从可选的“红利”转变为现代数据栈的关键特性. 

换句话说, 公司需要整个组织都能访问合规的数据,同时积极保护客户数据不受内部和外部不良行为者的影响. 没有认识到管理数据的重要性和价值的组织将输给竞争对手. 

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