2021年的數據治理趨勢反映了不斷變化的數據管理格局，側重點主要在數據安全和遠程訪問。在很大程度上，數據治理趨勢受到了2020年應對大流行帶來的持續(xù)影響，當時企業(yè)面臨著突然將工作場所結構轉向遠程設置的情況。

數據治理現(xiàn)狀

根據歐文的《2021年數據治理和賦權狀況》報告，2021年的數據治理趨勢可能類似于過去幾年保持不變的驅動因素，包括:數據分析能力、法規(guī)遵從性、更好的決策

該公司指出，還有兩個新確定的數據治理政策的實施驅動力:改進的數據安全、提高數據質量

這些新的驅動因素反映了COVID-19大流行帶來的獨特數據安全挑戰(zhàn)。對企業(yè)數據資產的廣泛遠程訪問引入了跨企業(yè)網絡的新漏洞，包括那些影響數據隱私遵從等數據治理目標的漏洞。

與過去幾年一樣，數據治理將繼續(xù)與其他數據監(jiān)督工具(包括端到端數據管理平臺中的工具)一起發(fā)揮互補或集成的作用。

數據治理軟件的5個趨勢

1.增加對建立單一真相來源的關注

企業(yè)認識到，不同的數據豎井經常會導致重大問題，特別是涉及到快速訪問、審計和報告時。統(tǒng)一的數據存儲庫更容易監(jiān)督和保護。

根據Druva最近的一項調查，73%的IT決策者表示，他們在做業(yè)務決策時比以往任何時候都更依賴數據。然而，41%的受訪者表示，他們無法輕易獲得所需的數據。

基于云的解決方案在簡化數據訪問和存儲方面越來越受歡迎。云數據存儲庫允許遠程工作人員和客戶端從任何地方訪問數據，比許多本地解決方案更具可伸縮性。

當組織趨向于集中化時，重要的是要注意數據安全變得更加重要，因為更廣泛的數據池對壞參與者來說是更有吸引力的目標。還必須保護集中數據，防止由于自然災害、意外刪除和機器故障造成的數據丟失。

2.形式化的數據收集

不斷擴大的數據池正在影響組織收集數據的方式。在此之前，企業(yè)可能會根據客戶偏好使用許多不同的數據收集方法，而更加形式化的數據收集有助于確保數據治理中的數據完整性。

從一開始就一致的數據收集大大減少了數據監(jiān)督所涉及的時間，因為分析師不需要手動調整數據的一致性。統(tǒng)一的數據收集也有利于某些人工智能(AI)增強的軟件解決方案，特別是那些涉及基于規(guī)則的機器學習(ML)的解決方案，這是一個影響網絡安全平臺和數據治理工具的問題。干凈的數據對機器學習軟件至關重要——當數據結構不一致時，丟失大量數據的風險是非常真實的。

全球分析和激活平臺Piano的數字分析專家Declan Owens表示，數據質量是一種必須持續(xù)保持的方法，以保證數據的可靠性。

Owens說:“可以考慮創(chuàng)建一個數據治理機構，以永久監(jiān)控流程的效率?！薄叭绻粋€數據項包含錯誤，研究它，糾正它，記錄它，然后采用適當的規(guī)則，這樣它就不會再發(fā)生。”

3.增加對數據素養(yǎng)的關注

企業(yè)越來越注重提高員工的數據素養(yǎng)，以提高跨部門和角色對數據的整體護理和處理。這種整體的方法可以全面改進數據治理。

企業(yè)正在更深入地教育員工他們每天使用的數據，傳授數據安全知識，數據處理和配置的最佳實踐，以及幫助公司實現(xiàn)更好的數據治理的工具培訓。

在這種情況下，圍繞數據素養(yǎng)的想法是，從數據被添加到企業(yè)網絡的那一刻起，數據將被更仔細地處理。優(yōu)先考慮數據完整性和安全性的公司文化肯定會帶來更好的審計、報告和遵從性。

4.云集成

數據管理總體上已經轉向基于云的模式，在這種模式下，加密數據可以被遠程訪問和存儲。這些設置不僅能使業(yè)務實踐更加高效，而且還能幫助企業(yè)以各種方式將數據貨幣化。

無論數據如何使用，云中的數據治理都是必須的。行業(yè)分析師預測，未來的數據隱私法規(guī)可能會考慮云存儲如何影響風險。各公司有望看到專門針對云數據的新法規(guī)即將出臺。

大多數在云中執(zhí)行數據治理任務的企業(yè)都在混合云或多個云環(huán)境中運行，這可以降低總體成本，因為并非所有數據都需要在更昂貴的私有云網絡中得到嚴密保護。據IDC稱，到2021年底，全球超過90%的企業(yè)可能會依賴混合云模型，包括私有云和公有云結合傳統(tǒng)平臺。

5.人工智能

人工智能和機器學習已經成為許多企業(yè)數據治理任務的規(guī)范。ML平臺可以自動化數據組織和遵從性審計等任務，為分析人員騰出時間處理安全功能等高優(yōu)先級問題。

機器學習工具使用的增加與數據完整性和一致性高度相關。這些平臺的可靠性取決于提供給它們的數據?，F(xiàn)代機器學習在找出隱藏數據方面做得更好，但當數據被統(tǒng)一存儲時，它的表現(xiàn)仍然要準確得多。

當前的數據治理趨勢主要聚焦在數據共享，以及有組織和統(tǒng)一的數據收集和存儲方法。而只有將這些優(yōu)先級牢記于心的軟件解決方案，才能夠有效滿足企業(yè)不斷增加的數據治理需求。