向智能数据治理演进
时间：2022-04-16 16:39:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-16 16:39:01 来源：行业动态
经过多年的技术演进，与几年前相比，如今数据治理技术发生了很多变化，并因此有了下一代数据治理（或者新一代数据治理）的说法。
Patrick Dewald解释说，过去的数据治理有几个典型特征，其一是自上而下推动，上面先制定政策，然后推动、监测和管控政策标准的执行 ；第二是只关注数据，所有的工作都围绕数据，比如会出台各种数据定义、数据政策、数据规则、数据委员会；第三，治理是否成功主要看是否有足够多的规定，这会导致更多的治理政策、规则、标准、委员会等推出。
传统的数据治理的主要问题是关注于数据本身，而没有首先关注业务价值。数据只有创造业务价值对于企业而言才有意义。Patrick Dewald表示，这也是新一代数据治理有别于传统数据治理的主要不同。
据悉，新一代数据治理能通过关联政策、技术和运营来实现治理，并促进利益相关方之间的协作；同时，还能收集业务中的知识和上下文，并通过在合适的业务场景中监测和报告成果，来保证数据治理利益相关方始终拥有对数据的控制权。除此之外，新一代数据治理还进一步降低了使用门槛，产品让更多人使用，同时，还能支持更广泛的协作和联网。
Patrick Dewald将新一代的数据治理称为智能数据治理，这是因为其中大量引入了人工智能技术。以Informatica的数据治理解决方案为例。Informatica已经把前沿人工智能技术融入到产品方案中，来帮助企业充分挖掘数据价值、释放数据潜能、深耕数据红利。Informatica近期发布的基于人工智能的自动化智能数据治理方案，通过将Axon数据治理集成到数据质量、企业数据目录和Secure@Source中，以整体、协作的方法将员工、流程和系统流畅融合，为全新的企业数据治理提供强大动力，有效推动业务和IT的相互协作，以及数据治理计划的共同实施，提升数据的可靠性和质量，实现可信数据和受保护数据的可靠交付，进一步提高数据治理效率，促进战略业务计划实施。
针对当下备受关注的安全合规需求，Informatica将数据安全作为全局考量，纳入所有产品和方案的设计与落地中，如AXON的数据理解和治理特性，Secure@Source探查和分析敏感数据能力，主数据管理的授权管理和规则制定，以及通过数据脱敏、归档、清洗获得更安全的数据，全面满足数据保密、保护及合规要求。
据悉，Informatica的数据治理产品和解决方案已经在全球财富500强中得到广泛应用。
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