"2022全域数据治理白皮书V2-爱数"
全域数据治理是当前企业数字化转型中的关键环节，旨在解决数据资产的安全、治理能力提升以及数据价值挖掘等问题。本白皮书深入探讨了数据治理的重要性、挑战、框架及实践方法。
1. 数据治理的必要性和挑战：
- 市场动因：随着大数据、云计算和AI技术的发展，数据成为企业核心竞争力，企业对数据治理的需求日益增强。
- 主要挑战：数据资产安全面临严峻考验，包括数据泄露、数据滥用等问题；同时，企业内部数据治理能力不足，无法有效管理和利用数据。
2. 全域数据治理：
- 定义：全域数据治理是指覆盖所有数据类型、来源和应用的全面管理过程。
- 框架：包括数据战略、组织、流程、技术和度量等多个层面，旨在建立一个协调一致的数据环境。
- 方法论：规避风险的关键在于制定明确的治理策略，步骤包括规划、实施、监控和改进等，内容涵盖数据质量、元数据管理、数据安全和隐私保护等。
3. 结构化数据治理：
- 概况：结构化数据通常是数据库中的表格形式，易于分析和处理。
- 挑战：多业务系统和数据源整合困难，业务迭代发展对持续治理提出高要求，传统的被动式治理模式无法满足需求。
- 解决方案：采用以业务为导向的即时数据治理，通过DataFabric架构实现业务建模与治理的协同，优化数据架构，提高治理效率。
4. 非结构化数据治理：
- 非结构化数据包括文本、图像、音频等，具有高增长性和复杂性。
- 价值：非结构化数据蕴含丰富的信息，为企业决策提供深度洞见。
- 挑战：治理难度大，需要针对不同类型的非结构化数据采取分类治理，确保安全合规，并进行知识治理以提高治理效率。
5. 机器数据治理：
- 机器数据来自各种设备和系统日志，是实时业务洞察的重要来源。
- 价值：加强合规审计，提升运维效能，支持业务运营决策。
- 挑战：数据量大、速度快，需要实时分析和处理。
- 应对策略：通过高效的数据治理工具和策略，确保机器数据的可用性和安全性。
6. 全域数据治理加速数据驱动：
- 从数据治理到业务洞察：通过全面的数据治理，企业可以将数据转化为有价值的洞察，驱动业务创新和发展。
- 支持CXO（首席执行官、首席信息官等）决策：数据治理提供可靠的数据基础，为高层管理者提供决策依据。
综上，全域数据治理是构建企业数据生态系统的基础，它涉及数据安全、业务效率和数据价值最大化等多个方面，对于提升企业的数字化能力和竞争优势具有重要意义。
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