作者：StewartBond
来源：IDC，发表于年6月（内容有增改）
编译：王嫄，西泽研究院研究员
编者按
数据治理在企业数字化转型中承担了关键的作用。它为企业提供了在 时间将正确的数据交付给正确的人所需的知识与情报。然而，如果无法从数据中提取出知识和信息并加以有效利用，数据本身并不能驱动和引领数字化转型取得成功。如何让数据发挥它 的价值？数据治理的未来又在何方？本文或许已给出答案——深耕数据治理，数据赋能未来。
本文逻辑：
1、导言
2、为什么要实施数据治理？
3、数据治理的发展趋势
4、让InfogixData3Sixty帮您赋能数据治理
5、小结
（全文字，阅读时间约7-9分钟）
导言
当前，数据治理对于企业组织机构而言愈发重要。企业不仅需要遵守诸如通用数据保护条例(GDPR)之类的新法规，而且它们最终将认识到数据作为一种资产的价值，需要对其进行保护、管理和维护，以增加资产价值。
（译者注：通用数据保护条例（GDPR）是一项泛欧数据保护法，历经欧盟不同机构和成员国多年激烈谈判后于年5月获得通过；该条例旨在强化个体对个人数据的权利，以令数据保护措施匹配数字化时代；GDPR于年5月25日正式生效，并立即作为欧盟所有成员国的法律强制执行，目标是在年6月将其纳入欧洲经济区协定（EEAAgreement）Via《解读GDPR》。）
企业能够理解数据治理的价值并不等同于对其执行数据治理的能力充满信心。机构需直面更为复杂的生态系统、业务环境和数据特征(如数据背景、数据卷、数据维度、数据及时性、数据动态特征、数据异质性、数据结构、数据分布以及数据可用性）。
数据是数字化转型(DX)平台的命脉。数据流动并贯穿于从情报搜集到应用的整个无限循环的过程。应用于业务操作层的情报洞察，为进一步的情报处理生成更多的数据信息，这些信息随即被转化为行动，而行动又会生成更多的数据,如此循环往复。图1显示的是IDC数字化转型平台中的连续的循环数据流概况。
图1.IDC：数字化转型平台
单凭数据本身并不能将各色企业区别开来，但审视企业如何通过数据实现赋能是一种有效途径。为成功地实现数据赋能，企业需要信任正确的数据，并在 时间交付给正确的资源。这里的资源可以是人也可以是机器，可以是内部或外部的，也可以是移动或固定的，它们需要经过授权才能访问数据。数据赋能要求数据治理过程应涵盖数据信任、数据及时性，以及数据可用性，且需要提供相关保护（但保护不能“越界”，不能扼杀创新和探索，否则创新将聚焦于如何绕过数据治理）。
在 时间将正确的数据交付给正确的人需要获悉下列数据相关的情报：
它在哪里？它从哪里来？
它指的是什么意思？
谁可以访问它？
上一次验证是在什么时间？
为什么它会存在？
它如何被消费？
它所固有的关系是什么？
数据智能（DataIntelligence）是在元数据管理、数据沿袭、数据目录、业务术语表、数据分析以及掌握和管理软件的基础上提供的。正是通过这套智能体系，数据才能够被治理，企业才能有机会实现数据赋能。（译者注：数据智能（DataIntelligence）指的是基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等Via百度。）
为什么要实施数据治理？
数据治理是组织涉及数据使用的一整套行为规范，它能够在维护、控制和保护数据资产的同时，将正确的数据交付到正确的资源。此外，数据治理通过对员工、流程、策略、架构和技术的管控，以实现与公司战略保持一致的目的。当数据治理实施得当时，数据的完整性会提高，在数字化转型过程中获得成功的几率也会增加。（译者注：企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此，在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性，合规及安全性。确保在整个数据生命周期中，都具备较高的数据质量Via数据治理研究所。）
然而，数据治理的好处是如何量化的呢？
至于如何衡量对于数据治理的投资回报，最明显的一点当属规避监管罚款（译者注：调查显示，企业制定数据治理计划的主要驱动因素是合规性（64%），更有效地使用数据（54%），以及与业务相关的内部和外部数据的增加（54%））viaBARC）。年在欧盟生效的GDPR引起了各界的广泛很多
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