在日益数字化的世界中，有针对性地收集、理解和使用数据正在成为成功因素。任何人若继续忽视这一点，都将失去数字化时代竞争力和创新实力的重要资本。
公司的数据——就像人们的水一样
我们经常发现人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 或物联网 (IoT) 等领域的数字化举措和创新用例缺乏数据基础。这导致这些项目失败或无法充分发挥其潜力。这就像试图在流沙上建造一座屡获殊荣的建筑师的建筑。
良好的数据基础不仅仅体现在数据量庞大。相反：打个比方来说，企业也可能被太多的数据淹没。需要采取一些方法来跟踪哪些数据可用、其中包含哪些信息以及公司如何访问这些数据。
除了数据量和数据概览之外，数据质量也是一个重要方面。与饮用 healthtrax 公司电子邮件列表 水类似，数据可能会被“污染”，从而“变得不可食用”，甚至造成损害。因此，需要建立机制来确保数据始终可靠、一致和值得信赖。只需考虑一下公司的客户主数据以及不正确或矛盾的数据集可能对销售、营销和/或交付和发票产生的后果。我相信你还能想到其他例子。
当我们谈论客户数据和个人数据时，我们当然不能忘记一般和特定行业的法律法规，不遵守这些法律法规可能会导致严厉的处罚或声誉损失。因此，必须找到一种方法来确保合规性，同时尽可能减少用例和项目的数量。
什么是数据治理？
简而言之，数据治理包括规定如何在整个组织中处理数据的规则目录。这可以包括很多事情。因此，数据治理分为三个领域：
(1)数据组织：在数据组织中定义了上述的一组规则。例如，它包括公司中处理数据的角色、流程、职责、任务和公司政策。
（2）数据管理：数据管理包括数据组织规章制度的操作实施。例如，管理数据生命周期、对数据进行编目、测量质量或监控合规性。
（3）数据解决方案：数据技术包括支持我们进行数据管理的IT工具——例如数据平台或数据目录。这还可以包括技术上实施的策略，例如自动执行某些数据管理任务的权利和特权以及系统工作流程。
数据治理的成功浪潮
对于许多公司来说，第一次接触数据治理就感觉尘土飞扬、无聊。但恰恰相反：通过数据治理，公司可以使其组织与其战略计划保持一致。数据治理是所有基于数据的项目和目标的推动者。此外，数据治理可以推动可持续改进。
数字化、人工智能、物联网、数据网格、基于数据的业务模型或流程优化——无论未来的目标和想法是什么，数据治理的三个领域都有助于实现它们。这就提出了每个公司都必须单独回答的令人兴奋的问题：
合作如何进行？
哪些 IT 工具最适合数据管理？
如何制定运营和战略决策？
质量、合规性、速度和创新实力对公司来说有什么优先级？
结论
想要最佳地支持人工智能用例或构建基于数据的业务模型的公司与只想提高数据质量或确保敏感数据保护的公司有着不同的要求和目标。数据治理有助于实现公司特定的要求和目标。数据治理本身并不是目的，而是支持公司取得更大成功。
我们的贡献
adesso 在数据治理计划的每个阶段陪伴您：从现有数据组织的初始评估到成熟度评估，再到新数据组织的构思和引入，通过数据变更管理主动设计变更，支持实施数据治理实践到数据解决方案的技术实施。
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