由于数据量和多样性的快速增长，强大的数据治理现在至关重要。想想看：到 2025 年，全球预计将产生、存储、复制和使用181 ZB的数据。数据的激增以及数据安全法、个人信息保护法、CCPA 和 GDPR 等相关法律凸显了可靠的数据管理的重要性。

有效的数据治理可确保企业高效利用数据，同时降低风险。随着各行各业的数字化转型项目加速推进，对强大治理框架的需求比以往任何时候都更为重要。那么，数据治理的未来会怎样呢?

什么是数据治理

据DM-bok的定义，数据治理(Data Governance，DG)是在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施。在所有组织中，无论是否有正式的数据治理职能，都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规程及有意向性地行使权力和管控的组织，能够更好地增加从数据资 产中获得的收益。

每个组织都需要数据治理。随着各行各业的企业踏上数字化转型之旅，数据已迅速成为他们拥有的最宝贵的资产。高级经理需要准确及时的数据来制定战略性业务决策。营销和销售专业人员需要可靠的数据来了解客户的需求。采购和供应链管理人员需要准确的数据来保持库存充足并最大程度地降低制造成本。合规官需要证明数据是根据内部和外部要求进行处理的等等。

让我们探索将重塑这一关键业务功能的7 种令人关注的数据治理趋势和技术。

1. 自动化：数据治理的新动力

想象一下一个没有人工干预的世界，数据管理、分类和质量检查都可以高效完成。自动化以这种方式促进数据治理。

由于自动化工具的出现，我们处理大型复杂数据集的方式正在发生改变。它们正在取代重复性任务，减少人为错误，并提高数据的可靠性和质量。例如，人工智能系统现在可以根据预定规则自动对数据进行分类和排序，而这项任务以前需要花费大量人力才能完成。

数据治理中的自动化不仅仅是加快流程，它还改变了实时数据管理的方式。自动化能够即时适应变化和错误，从而确保组织能够做出更快、更明智的决策并提高整体生产力。

展望未来，自动化将成为数据治理的核心支柱。它在实时数据管理、错误纠正和更快决策方面的作用凸显了其在不断发展的数据格局中日益增长的重要性。随着我们继续拥抱这些技术，自动化无疑将成为企业有效管理和利用数据不可或缺的一部分。

2. 实时数据处理：每一刻都至关重要

还记得以前需要一夜之间大批量处理数据吗?这种方法很快就过时了。

实时数据处理如今已成为常态。它无缝集成了数据收集和分析，以闪电般的速度提供洞察。虽然这种方法需要大量资源，但它可以实现更快、更具适应性的决策。

近年来，随着消费者对更快、个性化服务的需求不断增长，银行的实时数据处理取得了显著增长。2023 年，印度以1293 亿笔交易引领全球实时支付市场，占全球总额的近一半。这比上一年增长了 45%，印度 84% 的交易现在都是即时支付。

巴西等其他国家也实现了快速增长，Pix 支付系统处理了数百万笔交易。巴西的实时支付市场以 25.4% 的复合年增长率 (CAGR) 增长，预计到 2028 年将达到1150 亿笔交易。

然而，实时处理的快速发展也带来了挑战。公司必须在速度和确保数据质量与隐私之间取得平衡。

3. 人工智能和机器学习：数据的智能管家

人工智能和机器学习 (ML)不再是花哨的技术术语——它们正在成为有效数据治理的关键参与者。这些技术对于管理日益复杂的数据环境至关重要。72% 的组织已在至少一个业务职能中采用了人工智能(麦肯锡，2024 年)

这些技术通过多种方式使数据治理更加准确和高效：

• 自动发现数据异常和泄露

• 通过查找不一致和重复来帮助管理数据质量

• 帮助预测未来趋势以指导数据治理策略

机器学习模型在预测分析中被证明具有无价的价值，可指导未来的数据治理策略。例如，在工业物联网应用中，由机器学习驱动的预测性维护可在整个运营过程中保障数据完整性。

此外，人工智能工具可以自动执行大量数据治理任务，大大减少人工工作量。以人工智能驱动的元数据管理系统为例，它们帮助组织高效管理其数据资产，从分类到沿袭跟踪。

随着人工智能和机器学习的不断发展，它们在塑造数据治理趋势方面的作用将变得更加突出。

4. 基于云的数据治理：灵活性与增长相结合

云通过提供前所未有的可扩展性和灵活性，正在改变数据治理。基于云的治理解决方案可确保跨不同位置和系统无缝访问数据，使组织能够在当今的分布式工作环境中蓬勃发展。

利用AWS和 Azure等平台进行数据存储和治理的公司能够动态扩展运营，迅速适应不断变化的业务需求。这些平台通过民主化的数据访问为团队提供支持，允许不同的利益相关者安全使用。例如，数据网格架构促进了分散管理，消除了传统的数据孤岛并增强了协作。

此外，云治理支持远程工作，允许从任何地方安全、合规地访问数据。此功能对于遵守 GDPR 和 CCPA 等严格法规至关重要，这些法规要求严格的数据隐私和问责制。

尽管有这些优势，但过渡到云也带来了挑战。组织必须建立强大的安全框架来保护敏感信息。平衡可访问性和全面的安全措施对于充分利用云进行数据治理的潜力仍然至关重要。

5. 数据伦理与隐私：将信任转化为战略优势

数据隐私和道德已成为现代商业战略的核心，这是由于人们对数据泄露和消费者信任的担忧日益增加。例如，在 2023 年，95% 的组织发现投资数据隐私带来的收益大于成本，平均投资回报率 (ROI) 为 1.6 倍。

然而，对透明度的需求正在增长。Statista 报告称，2023 年，全球68%的消费者更有可能信任那些在数据实践方面透明的公司。

此外，96% 的企业同意隐私投资不仅对于法规合规至关重要，而且对于长期的业务成功也至关重要。

6. 融入 ESG：数据治理走向绿色

环境、社会和治理 (ESG) 因素日益影响着数据治理策略，企业正在调整其数据管理框架以满足可持续发展和社会责任目标。随着组织面临越来越大的压力，需要提供透明、准确的 ESG 指标报告，数据治理在实现负责任的数据收集和进度跟踪方面发挥着关键作用。

超过一半的组织现在将其数据治理工作与 ESG 计划联系起来，其中52% 表示，改善数据治理可以增强其满足 ESG 报告要求的能力

公司越来越多地将道德原则融入其数据战略，以防止偏见并确保透明度，从而培养利益相关者之间的信任。例如，许多组织现在优先考虑其数据收集和分析流程中的公平性。谷歌和IBM已经制定了道德 AI 原则，强调公平、透明和问责制。这些原则指导他们对 AI 和数据科学的方法，确保他们的算法不会无意中强化偏见。

7. 通过数据素养和可访问性增强能力

数据治理的未来越来越注重赋予人们权力，而不仅仅是实施技术。数据素养和民主化是主要趋势，使非专家能够独立使用数据并从中受益。

各组织正在投资数据素养计划，例如研讨会和在线课程，以确保员工能够充分利用可用的数据资产。此外，还部署了用户友好的平台，以方便访问数据，使各部门的团队(从营销到高管)都能获得有价值的见解。

然而，随着数据访问范围的扩大，需要严格的治理来维护安全性和完整性。实施基于角色的访问控制和持续监控数据使用情况对于保护数据至关重要，确保只有授权用户才能访问和修改数据。

未来数据治理的挑战

当我们探索数据治理的未来时，我们将面临以下几个挑战：

• 跟上快速发展的技术

• 平衡数据可访问性与安全性问题

• 确保遵守不断变化的监管环境

• 解决数据治理角色的技能差距

• 管理日益增长的数据量和复杂性

克服这些数据治理挑战需要结合技术解决方案、战略规划以及持续的教育和培训。

为数据治理的未来做好准备

那么，组织如何为这些数据治理趋势做好准备?以下是一些关键步骤：

• 投资主数据管理 (MDM)、自动化和 AI 技术以简化数据治理流程

• 制定全面的数据伦理政策

• 优先考虑整个组织的数据素养

• 定期审查和更新数据治理策略以适应新兴趋势

• 培育数据责任和意识文化

通过采取这些措施，组织可以在不断发展的数据治理格局中可持续发展。