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时间：2019-03-12来源：亿信华辰浏览数：2948次
说今天的商业环境变得极具竞争力可能是轻描淡写的，那些没有不断重塑业务的公司 - 以核心数据 - 最终会在市场中断的同时观望。数据技术，科学和流程正在重写业务规则并推动组织实现数字化转型。
数字化转型，以及对企业如何使用技术来满足客户期望并显着影响性能的彻底重新思考，正在以令人眼花缭乱的速度发生。事实上，IDC 预测，全球数字化转型技术和服务支出预计将在2018年增长近20％，达到1.1万亿美元以上。
在对数字化转型至关重要的激进反思的基础上，是对整个企业数据激增的智能管理。我相信采用先进的分析，人工智能以及最终成功实现任何数字化转型都需要两个关键要素：通过有效的数据质量和治理计划实现对数据的信任和理解。
驯服你的数据
致力于数字化转型的业务领导者必须首先查看他们的数据以及他们如何快速清理，审查和混合整个企业中不同系统的业务关键数据。此外，协调和清理的数据必须能够无差错地轻松迁移到新系统中，以适应业务的重塑。忽视数据的流量，质量和治理将不可避免地抵消任何技术投资回报并破坏数字化转型举措。
据福布斯见解，而“通过提高数据质量所带来的挑战可以是艰巨的，模糊的好处和可能性，高质量的数据使...什么都不做的成本很高。Gartner每年以970万美元衡量不良数据对企业的平均财务影响。“
保持数据检查
获得正确的治理是关键，特别是在复杂的数据环境中。信息治理使用一组定义的角色，流程和策略来帮助管理数据资产并确保其完整性，准确性和安全性。没有这些结构和控制，数据资产就会失去很多战略价值。如果没有有效的信息治理，没有人能够确定组织拥有哪些数据资产，谁控制它们，它们可以提供哪些信息以及如何使用它们。
良好的治理还可以提高组织内外新来源数据的效用，并支持HIPAA和通用数据保护法规（GDPR）等法规的合规性工作。
但是，除了业务和合规性要求之外，由已建立的策略和规则驱动的数据信任和理解构成了有效使用机器学习或人工智能（AI）中使用的算法的基础。每个AI应用程序都可以使用丰富而广泛的数据，这些应用程序是数字转换的核心。详细的信息治理计划强化了AI模型，使他们的预测更加合理，从而产生有力的业务决策。
众包数据质量管理
使用众包方法，组织可以有效地自动化数据质量管理和治理。这种方法允许不同的部门传授他们的知识，同时帮助推动完整的透明度和问责制，以保持数据质量。
当规则被破坏时，组织可以使用自动化工作流来触发错误通知和补救过程。具有特定数据知识并专注于特定数据的员工可以根据工作流程触发器纠正数据错误和问题。然后实时更新规则以反映特定的数据标准，例如合规性和监管更新，品牌标准等。
最终，通过将数据的所有权推向最常使用数据的人并将其理解为最佳 - 通常在业务层而不是IT层，数据质量可以保持在较高水平。
最后的想法
通过将数据质量管理和治理作为数字化转型计划的基石，组织可以利用其数据的价值来释放新机遇，包括支持新的业务模式，改进客户服务以及使用人工智能生成重要的新见解。
仔细定义信息治理规则以及采用众包，使公司能够利用自动化来确保系统数据的准确性和完整性。但是，不要先阻止数字化转型来解决数据质量问题 - 没有足够的时间。数字化转型是关于敏捷性的，所以快速行动，不断调整并继续前进。请确保信息治理在此过程中具有突出和持续的作用。
数据是企业的关键能源，因此解决数据质量和治理问题为创造竞争优势提供了重要机遇。尽早利用它的组织将使自己脱颖而出并作为市场领导者脱颖而出。
