“数据治理让企业可以对自己拥有的数据有一个全面的了解，比如有哪些数据、数据质量如何、数据之间是什么关系、分别在哪个业务流程中涉及等。它能为数据的合规和有效使用奠定一个非常好的基础。“Patrick Dewald说。
Patrick Dewald举例说，有一个大型企业拥有25000张数据表，数据在不同表之间构成了复杂的关系，不借助数据治理工具的帮助，要弄清楚这个关系几乎不可能。
据悉，当前企业选用数据治理解决方案的动因主要有两个，一个法律法规的规定，也就是合规；另一个是企业的内省，企业需要全面了解企业自己的数据资产。
采访中Patrick Dewald强调说，近期因为欧盟GDPR让合规成为很多客户的首选需求。未来后一需求会更多。而就长远来看，随着更多类似GDPR法规的推出、企业对数据的日益重视、更多人参与到数据的使用、以及不断增长的数据量和数据类型都会让数据治理整体市场快速增长。
向智能数据治理演进
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。
