现状
随着数据量呈爆炸式增长，组织正在努力管理其数据资产。传统的数据治理方法往往效率低下且成本高昂。云服务器提供了变革性的解决方案，使企业能够优化数据治理，并释放其全部潜力。
云服务器的优势
- 可扩展性和弹性：云服务器可以根据需要轻松扩展或缩小，满足组织不断变化的数据需求。
- 成本效率：云服务器采用按需付费模式，企业只需为使用的资源付费，大大降低了成本。
- 高可用性：云服务器通过冗余和容错机制确保高可用性，li>
- 降低运营成本：云服务器的成本效率和规模经济使组织能够优化数据治理运营，同时降低成本。
实施云上数据治理
组织在实施云上数据治理时应考虑以下步骤：
- 定义目标和目标：明确定义数据治理的业务目标和期望结果。
- 选择云服务器提供商：评估不同的供应商并选择能够满足组织需求的供应商。
- 建立数据治理框架：制定明确的政策、流程和标准，规范数据管理。
- 迁移数据到云端：将数据安全、高效地迁移到云服务器。
- 实施数据治理工具：利用云服务器提供的工具和服务，自动化和简化数据治理任务。
- 持续监控和改进：定期审查数据治理计划的有效性，并根据需要进行改进。
案例研究
该公司是一家领先的零售商，面临着数据治理方面的挑战。通过将数据治理迁移到云服务器，该公司实现了以下成果：
- 数据质量提高了 35%，从而提高了客户满意度。
- 数据可见性提高了 60%，使企业能够做出更明智的决策。
- 运营成本降低了 25%，使公司能够将资源重新分配到其他优先事项上。
结论
云服务器是数据治理的未来。通过提供可扩展性、成本效率、高可用性、安全性和创新工具，云服务器使组织能够优化数据治理， 释放其全部潜力。实施云上数据治理可以改善数据质量、提高数据可见性、加强法规遵从性、提高数据驱动的决策并降低运营成本。对于希望在数据时代取得成功的组织而言，拥抱云上数据治理至关重要。
大数据未来的前景怎么样？
在过去十年中，我国的大数据产业实现了高速增长，信息智能化水平显著提高。
自2011年起，工信部已将信息处理技术列为关键技术创新工程之一，这为大数据产业的发展奠定了政策基础。
2014年，“大数据”一词首次出现在我国政府工作报告中，标志着大数据产业已成为国家战略。
此后，国家大数据综合试验区逐步建立，相关政策和标准体系不断完善。
到2020年，我国的大数据解决方案已成熟，信息社会的智能化程度得到了显著提升。
根据中国大数据产业联盟发布的数据，2020年我国大数据产业市场规模超过6000亿元，并保持了高速增长。
这一增长得益于大数据技术的快速发展，及其与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的融合。
随着新型智慧城市和数字城市建设的推进，大数据相关园区在全国各地迅速落地，推动了产业的持续增长。
赛迪顾问预测，未来三年我国大数据产业将保持15%以上的年均增速，到2023年市场规模将超过亿元。
大数据产业的市场结构主要分为硬件、软件和服务三个部分。
硬件市场以服务器和存储为主，占比超过40%。
软件市场中，终端用户查询汇报分析工具、人工智能软件平台和关系型数据仓库是最大的三个子市场，合计占比接近50%。
在应用市场方面，互联网、政府、金融和电信行业是大数据的主要应用领域，合计规模占比达到77.6%。
大数据的发展趋势体现在数据治理的重要性日益凸显。
展望未来，赛迪顾问预测到2023年，中国大数据产业市场规模将超过亿元，2021-2023年的增速将达到15%以上。
在此基础上，前瞻产业研究院预测，到2027年，我国大数据产业市场规模将接近亿元。
数据治理的主动数据治理优势、应当避免的问题
1. 主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。
具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。
2. 主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
3. 主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。
由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。
4. 当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其他领域。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具发票等关键业务流程的瓶颈。
5. 销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。
财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回 ERP 系统。
6. 没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。
当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。
当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。
7. 通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。
8. 主动数据治理避免出此举现的问题已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。
9. MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。
它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。
10. 用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。
因此，MDM 还成为关系的录入系统。
11. 当您从诸如 CRM 系统等外部系统中接受新记录或更新后的记录时，可能会限制您跟踪该记录的历史记录，因为外部应用程序作出了一些限制。
12. 当 MDM 为录入系统和记录系统时，审计历史记录的复杂跟踪和数据的沿袭成为可能。
13. 使用可配置的前端可设计和执行基本工作流功能，因此最终用户可输入新主记录。
但是，这些新记录可能需要数据管理员的批准步骤，然后才能将它们完全接受到多领域 MDM 系统中并发布到企业的其他领域。
14. 匹配或自动合并重复记录遇到的例外传送到相应的数据管理员。
高级功能允许将问题提交给相应的人员，当用户在休假时可自动重新传送给后备人员。
15. 通过直接查看特定工作流步骤和这些流程的经过时间，减少了花费在查询新记录或更改后的记录状态的时间。
16. 用启悄户界面应当是可配置的，并且不同的工作角色具有不同的访问和许可级别。
帮助数据管理员解决差异的一些数据元素可能不适合企业中的每个人查看。
17. 使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系统作为录入系统时，该应用程序的安全模型可能会在谁有权对哪些记录进行哪些操作方面强加一些限制。
18. 将主记录的录入和维护直接移到多领域 MDM 系统之后，您可更加详细地控制数据的安全性，可具体到每个属性或字段级别。
解锁云数据潜力：数据治理的关键作用与实施
在信息技术飞速发展的今天，云计算作为企业运营的必备工具，推动了数字化转型的步伐。
然而，随着云计算的广泛应用，数据治理在云环境中的关键作用愈发显著。
数据安全、合规性以及有效利用成为企业在高度互联时代面临的首要课题。
云计算带来的便利性使得数据管理复杂化，数据分散于多地和云服务商平台，使得数据安全、合规性一致性管理面临挑战。
数据安全问题包括内部和外部威胁，如数据泄露、非法访问等，而不同云服务商的防护能力差异加大了风险。
同时，遵守各地数据保护法规和政策以确保数据合规性也是关键。
有效的数据治理在云环境中至关重要。
它能保护数据安全和合规，通过数据加密、访问控制等手段确保云端数据安全，同时遵守法规，降低法律风险。
治理还利于数据管理与利用，通过统一标准提高效率和价值，挖掘数据潜在价值，支持决策。
此外，它还能降低成本，提高运营效率。
企业要实施数据治理，首先选择提供强大安全和合规服务的云服务商，制定详细策略，明确数据所有权和责任。
应用技术手段控制数据安全，建立全面的治理流程，并加强员工培训，提升数据保护意识。
数据治理是企业数字化转型的基石，对于在云计算竞争中保持优势、实现可持续发展至关重要。
