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2021年的數(shù)據(jù)治理趨勢反映了不斷變化的數(shù)據(jù)管理格局，更加側(cè)重于集中化、改善的數(shù)據(jù)安全性和簡單的數(shù)據(jù)遠程訪問。在很大程度上，數(shù)據(jù)治理趨勢受到了新冠疫情帶來的持續(xù)影響，當時企業(yè)面臨著突然將工作模式轉(zhuǎn)向遠程辦公的情況。下面五個影響2021年軟件市場的數(shù)據(jù)治理趨勢表明，公司關(guān)注合規(guī)，以滿足越來越多的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)的要求，并改善與數(shù)據(jù)治理任務相關(guān)的數(shù)據(jù)管理、性能和效率。根據(jù)歐文的《2021年數(shù)據(jù)治理和賦權(quán)狀況》報告，2021年的數(shù)據(jù)治理趨勢可能與過去幾年保持不變的驅(qū)動因素，包括:該公司指出，還有兩個新的數(shù)據(jù)治理政策的實施驅(qū)動力:這些新的驅(qū)動因素反映了新冠疫情流行帶來的獨特數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)。對企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的廣泛遠程訪問帶來了跨企業(yè)網(wǎng)絡的新漏洞，包括那些影響數(shù)據(jù)隱私遵從等數(shù)據(jù)治理目標的漏洞。與過去幾年一樣，數(shù)據(jù)治理將繼續(xù)與其他數(shù)據(jù)管理工具(包括端到端數(shù)據(jù)管理平臺中的工具)一起發(fā)揮互補或集成的作用。1. 增加對建立單一真相來源的關(guān)注(SSoT)企業(yè)認識到，不同的數(shù)據(jù)孤島經(jīng)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(shù)據(jù)存儲庫更容易監(jiān)督和保護。根據(jù)最近的一項調(diào)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(shù)據(jù)。然而，41%的受訪者表示，他們無法輕易獲得所需的數(shù)據(jù)。基于云的解決方案在簡化數(shù)據(jù)訪問和存儲方面越來越受歡迎。云數(shù)據(jù)存儲庫允許遠程工作人員和客戶端從任何地方訪問數(shù)據(jù)，比許多本地解決方案更具可伸縮性。越來越多的組織傾向于集中化，值得注意的是，數(shù)據(jù)安全變得更加重要，因為更廣泛的數(shù)據(jù)池對不良行為者更具吸引力。還必須保護集中數(shù)據(jù)，防止由于自然災害、意外刪除和機器故障造成的數(shù)據(jù)丟失。不斷擴大的數(shù)據(jù)池正在影響組織收集數(shù)據(jù)的方式。在此之前，企業(yè)可能會根據(jù)客戶偏好使用許多不同的數(shù)據(jù)收集方法，而更加標準化的數(shù)據(jù)收集有助于確保數(shù)據(jù)治理中的數(shù)據(jù)完整性。從一開始就一致的數(shù)據(jù)收集大大減少了數(shù)據(jù)監(jiān)督所涉及的時間，因為分析師不需要手動調(diào)整數(shù)據(jù)的一致性。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)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(wǎng)絡安全平臺和數(shù)據(jù)治理工具的問題。數(shù)據(jù)對于機器學習軟件來說至關(guān)重要——當數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一致時，丟失大量數(shù)據(jù)的風險是非常常見的。數(shù)字分析專家Declan Owens表示，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一種必須持續(xù)保持的方法，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。Owens說:“可以考慮創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)治理機構(gòu)，以永久監(jiān)控流程的效率。”“如果一個數(shù)據(jù)項包含錯誤，研究它，糾正它，記錄它，然后采用適當?shù)囊?guī)則，這樣它就不會再發(fā)生?！?/section>3.增加對數(shù)據(jù)素養(yǎng)的關(guān)注企業(yè)越來越注重提高員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，以提高跨部門和角色對數(shù)據(jù)的整體護理和處理。這種整體的方法可以全面改進數(shù)據(jù)治理。企業(yè)讓員工更深入地了解他們?nèi)粘Ｊ褂玫臄?shù)據(jù),在數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)處理和配置的最佳實踐和工具方面進行培訓,可以幫助公司取得更好的數(shù)據(jù)治理。在這種情況下，圍繞數(shù)據(jù)素養(yǎng)的想法是，從數(shù)據(jù)被添加到企業(yè)網(wǎng)絡的那一刻起，數(shù)據(jù)將被更仔細地處理。優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)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。數(shù)據(jù)管理總體上已經(jīng)轉(zhuǎn)向基于云的模式，在這種模式下，加密數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)貨幣化。無論數(shù)據(jù)如何使用，云中的數(shù)據(jù)治理都是必須的。行業(yè)分析師預測，未來的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的新法規(guī)即將出臺。大多數(shù)在云中執(zhí)行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)都需要在更昂貴的私有云網(wǎng)絡中得到嚴密保護。據(jù)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(jié)合傳統(tǒng)平臺。人工智能和機器學習已經(jīng)成為許多企業(yè)數(shù)據(jù)治理任務的規(guī)范。機器學習平臺可以自動化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)完整性和一致性高度相關(guān)。這些平臺的可靠性取決于提供給它們的數(shù)據(jù)。現(xiàn)代機器學習在找出隱藏數(shù)據(jù)方面做得更好，但當數(shù)據(jù)被統(tǒng)一存儲時，它的表現(xiàn)仍然要準確得多。當前的數(shù)據(jù)治理趨勢主要關(guān)注圍繞數(shù)據(jù)處理的共享目標，以及有組織和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)收集和存儲方法。在數(shù)據(jù)輸入/輸出和治理需求隨著時間的增長而增加的情況下，找出能夠支持這些優(yōu)先級的軟件解決方案將有助于更好的支撐企業(yè)開展數(shù)據(jù)治理。
2021年的數(shù)據(jù)管理趨勢反映了商業(yè)世界幾年來一直在經(jīng)歷的數(shù)字發(fā)展。企業(yè)比以往任何時候都要負責管理更多的數(shù)據(jù)——在可靠的數(shù)據(jù)管理框架下工作的各個行業(yè)的公司比競爭對手有明顯的優(yōu)勢。以下的五種重要的數(shù)據(jù)管理軟件趨勢反映了對大規(guī)模、整體方法的日益增長的需求。數(shù)據(jù)管理已成為企業(yè)的重要組成部分。數(shù)據(jù)是每個流程的核心，必須根據(jù)眾多的法規(guī)遵循需求進行治理。例如，數(shù)據(jù)科學專業(yè)人士已經(jīng)成為就業(yè)市場上最搶手的求職者之一，這一點也不奇怪，而不僅僅是在技術(shù)類職位中。根據(jù)QuantHub的數(shù)據(jù)，2020年，美國面臨著超過25萬名數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師的短缺。這種短缺有助于利用人工智能(AI)和自動化新興趨勢的數(shù)據(jù)管理軟件的進步。二 數(shù)據(jù)管理軟件的發(fā)展趨勢在企業(yè)采用基于云計算的數(shù)據(jù)資源方面，疫情就像在已經(jīng)燃燒的火焰上再加汽油。突然之間，數(shù)百萬員工需要訪問公司數(shù)據(jù)并進行遠程協(xié)作，而基于云的解決方案往往具有明顯的優(yōu)勢。特別是混合和多云方法，已經(jīng)成為云數(shù)據(jù)管理策略的關(guān)鍵驅(qū)動因素。云基礎(chǔ)設施服務市場在2020年以來一直強勁增長，許多公司都簽約了多個云環(huán)境。根據(jù)Flexera的《2020年云狀況報告》，93%的企業(yè)正在實施多云、多供應商戰(zhàn)略，而87%的企業(yè)專注于混合云方法，即本地和私有云資源連接到公共云存儲庫。為什么多重云?總之就是多樣化。企業(yè)日益認識到跨不同云環(huán)境共享數(shù)據(jù)資源的財務、安全和技術(shù)效益。例如，當涉及到保護私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)時，私有云存儲是必須的，但一些數(shù)據(jù)可以從更便宜的公共云網(wǎng)絡安全地存儲和訪問。軟件制造商越來越多地提供端到端混合數(shù)據(jù)管理平臺解決方案，這些解決方案允許公司在集中位置獲得更好的可視性和對分散數(shù)據(jù)的控制。IBM一直是這個領(lǐng)域的領(lǐng)導者，其對現(xiàn)代混合數(shù)據(jù)管理平臺的定義是:“確保完全可訪問性，不論來源或格式，支持各種部署選項，消除限制，使數(shù)據(jù)訪問民主化，并利用嵌入式機器學習的智能分析能力?！?/section>這種數(shù)據(jù)管理趨勢是幾年來主要由大數(shù)據(jù)驅(qū)動的趨勢的延續(xù)。企業(yè)要管理的數(shù)據(jù)量是前所未有的，這與整個科技行業(yè)持續(xù)存在的人員短缺相沖突，尤其是與數(shù)據(jù)相關(guān)的角色。人工智能和機器學習(ML)為容易出現(xiàn)人為錯誤的人工過程引入了非常有價值的自動化。AI/ML領(lǐng)域的先進技術(shù)可以更有效、準確地處理數(shù)據(jù)識別和分類等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理任務。企業(yè)也在使用AI和ML解決方案來支持更先進的數(shù)據(jù)管理任務，包括:·元數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)業(yè)內(nèi)專家預計AI/ML將繼續(xù)發(fā)展。我們可以期待看到提供智能的、基于學習的方法的軟件解決方案，包括搜索、發(fā)現(xiàn)和容量規(guī)劃。據(jù)Gartner稱，到2021年底，增強數(shù)據(jù)管理可能會將手工數(shù)據(jù)管理任務減少45%。在數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長、數(shù)據(jù)科學人才數(shù)量不斷減少的情況下，這種改善的重要性無論怎么強調(diào)都不過分。當公司想要留住數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員時，他們希望最大限度地發(fā)揮他們的才能，而不是指導他們從事數(shù)據(jù)清理等手工工作。增強數(shù)據(jù)管理解決方案通常通過人工智能和ML來攝取、存儲、組織和維護數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)清理等手工密集型任務可以通過增強數(shù)據(jù)方法來執(zhí)行。分布式分類賬系統(tǒng)使企業(yè)能夠維護更安全的交易記錄、資產(chǎn)跟蹤和審計跟蹤。該技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)一起，以一種無法更改的分散形式存儲數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)處理相關(guān)記錄的真實性和準確性，包括金融交易數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)檢索活動等。5. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個較新的術(shù)語，它包含了將不同的數(shù)據(jù)從多個來源編織在一起的概念。專注于改善企業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的軟件包括單一統(tǒng)一的平臺，用于管理本地和云環(huán)境中的數(shù)據(jù)差異。數(shù)字分析專家德克蘭·歐文斯(Declan Owens)表示，盡管似乎任何公司都可以收集數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)必須“結(jié)構(gòu)化、定性、安全、易于內(nèi)部獲取，才能推動收入和增長?！?/section>數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)的另一個突出焦點是效率。這些程序可以通過連接到多個數(shù)據(jù)源的互連架構(gòu)加速和簡化提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)過程。使用該技術(shù)可以顯著節(jié)省時間，特別是在應用程序之間手動移動和復制數(shù)據(jù)所需的時間。所謂的“無障礙接入和共享”是一個新興趨勢，在不久的將來肯定會繼續(xù)得到發(fā)展。在尋求數(shù)據(jù)管理軟件解決方案時，一定要記住這些當前的趨勢。如果程序和平臺不包括像現(xiàn)代AI/ML、區(qū)塊鏈和整體、集中的特性這樣的進步，它們很快就會過時。
與過去幾年一樣，2021年的數(shù)據(jù)民主化趨勢將集中在以直觀、可訪問的方式將用戶與數(shù)據(jù)和信息鏈接起來。企業(yè)和其他組織使用直觀的工具和接口來幫助他們實現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化的目標。這些工具通常包括代碼片段和插件、機器學習人工智能模型以及開源數(shù)據(jù)和代碼。下面列出的5個值得注意的數(shù)據(jù)民主化趨勢，展示了組織在員工和許多面向客戶的方式中接受數(shù)據(jù)民主化的一些方式。從幾個角度來看，將人與數(shù)據(jù)直接安全地連接起來，可以讓組織采用更精簡的策略。特別是，數(shù)據(jù)民主化是組織從他們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)中獲得更多價值的一種方式。數(shù)據(jù)民主化的主要目標是將非專業(yè)人士與他們自己的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。在關(guān)于數(shù)據(jù)民主化的討論中，經(jīng)常使用術(shù)語“公民訪問”，這是對消除或減少訪問障礙這一首要目標的認可，在這一點上，絕大多數(shù)企業(yè)員工可以自主收集和分析數(shù)據(jù)。為什么要推動數(shù)據(jù)更易獲取?首先，過去幾年進行的許多研究一致表明，以數(shù)據(jù)為中心的組織:Forrester預測，到2021年底，以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)每年將賺取1.8萬億美元。根據(jù)Experian 2020年數(shù)據(jù)民主化報告，81%的受訪商業(yè)領(lǐng)袖表示，數(shù)據(jù)民主化是一項關(guān)鍵舉措。1. 自助數(shù)據(jù)分析將繼續(xù)推動組織戰(zhàn)略現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析平臺越來越多地提供自助數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)分析對編碼知識要求很低(或根本不需要)。易于理解的儀表板接口允許非專業(yè)人員訪問和創(chuàng)建基于任意數(shù)量參數(shù)的數(shù)據(jù)可視化。這些特征變得很重要，不僅因為核心焦點有助于簡化工作流程，還因為技術(shù)人員持續(xù)短缺。數(shù)據(jù)分析師和工程師幾乎是每個就業(yè)領(lǐng)域最受歡迎的專業(yè)職位。能夠繞過這些專家完成某些任務，比如數(shù)據(jù)可視化，這將幫助組織以更有效的方式利用他們的技術(shù)人員。2. 個人擁有的醫(yī)療記錄將顛覆醫(yī)療保健行業(yè)在美國即將出臺的衛(wèi)生與公共服務條例以將醫(yī)療記錄的所有權(quán)直接交到病人手中。目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)存在于不同的醫(yī)療保健系統(tǒng)中，大多數(shù)患者無法以整體的方式查看自己的健康數(shù)據(jù)。相反，健康數(shù)據(jù)通常以碎片形式存儲。心臟病專家可能只持有與患者心臟健康相關(guān)的記錄，而他們的糖尿病治療信息只能通過內(nèi)分泌專家的數(shù)字門戶網(wǎng)站訪問。病歷可以共享，但對于患者和醫(yī)務人員來說，這往往是一個勞動密集型的過程，容易出現(xiàn)錯誤和疏忽。使用集中式的、個人擁有的健康記錄消除了訪問的障礙，比如需要注冊多個在線賬戶。它還賦予病人更多的權(quán)利，讓他們能夠控制自己的記錄何時被共享。行業(yè)觀察人士預計，實現(xiàn)這一目標的一種方式是通過智能應用程序，讓供應商掃描代碼，獲取藥物和其他健康指標。例如，當開出新處方時，藥劑師可以快速掃描病人的設備以檢查藥物相互作用。谷歌的夜鶯項目(Project Nightingale initiative)，該項目使用機器學習數(shù)據(jù)和人工智能，根據(jù)存儲在平臺之外的個人健康記錄提出患者護理建議。醫(yī)療保健初創(chuàng)公司肯定會以類似的方式應用預測分析，推動一種全新的醫(yī)療保健方法，這種方法由可選擇的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享推動。與即將出臺的有關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)所有權(quán)的法規(guī)類似，員工數(shù)據(jù)也可能成為個人擁有的資產(chǎn)。行業(yè)觀察人士預計，將出臺針對人工智能偏見的立法，讓雇主有責任確保他們使用的算法符合現(xiàn)實世界的道德規(guī)范。從邏輯上講，人工智能在提供數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上存在一種固有的偏見，因此雇主需要盡可能不帶偏見的數(shù)據(jù)。員工分析被組織用來決定一些關(guān)鍵的問題:理想情況下，圍繞員工數(shù)據(jù)的立法將有助于為歷史上被邊緣化的群體創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境。當員工離開他們在組織的職位時，他們將能夠把他們的數(shù)據(jù)足跡帶回家。有助于促進數(shù)據(jù)民主化的軟件通常包括自動統(tǒng)一分析功能。該軟件允許用戶使用拖放來創(chuàng)建與搜索、存儲和分析數(shù)據(jù)相關(guān)的自動化操作。從這里開始，通常只需再點擊幾下即可創(chuàng)建引人注目的數(shù)據(jù)可視化。統(tǒng)一分析自動化平臺將在未來發(fā)揮關(guān)鍵作用，因為它將吸引越來越多的非技術(shù)員工。數(shù)據(jù)分析師和工程師是有價值的公司資產(chǎn)，他們可以更好地把時間花在更深入的工作上，而不是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和重復分析任務。5. 面向客戶的角色將受益于數(shù)據(jù)民主化銷售和客戶服務等面向客戶的部門可以提供更無縫的體驗，更多地獲取決策數(shù)據(jù)和洞察，如過去的客戶行為。當企業(yè)工作流中客戶服務人員和客戶數(shù)據(jù)之間存在多重障礙時，響應時間和客戶滿意度就會受到影響。如果組織的建立方式允許面向客戶的員工安全地訪問關(guān)鍵數(shù)據(jù)，就可以在提高效率和降低總成本的同時，提供更全面、更積極的客戶體驗。數(shù)據(jù)民主化可以以多種方式加強組織流程。盡管如此，謹慎地采取數(shù)據(jù)民主化步驟還是很重要的。從收集到處理再到分析，每一個過程都必須保護數(shù)據(jù)。
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