云数据治理：哪些方面可能被您忽略了？
许多公司忽略了一个问题：他们误以为将数据迁移到云端就等同于掌控数据。
实际上，随着云端的普及，增长的不仅是处理能力，还有理解数据所在位置权限以及可信度。
根据Dataversity发布的《2024 年数据治理趋势》研究报告， 由于对自身数据缺乏清晰的了解而需要重新评估其治理方案高达 40% 的 IT 预算都用于纠正治理缺陷。换句话说，问题不在于技术不足，而在于缺乏可见性和控制力。
这种盲点在最先进的环境中尤为突出，因为自动化、集成和多供应商的存在使得数据视图变得碎片化。而最大的风险就隐藏数据流、API 和系统孤岛之间的隐形空间。
云数据治理是良方，因为它既能确保可追溯性、信任度和上下文，又不会牺牲企业所需的敏捷性。
但在纠正不合理之处之前，我们需要了解哪些问题被我们忽略了。因此，在接下来的章节中，我们将探讨主要障碍，以及如何将数据控制转化为战略资产。
祝您阅读愉快！
治理缺失并非总是源于结构缺失。更多时候，它源于仓促行事超出自身管理能力的速度进行规模化、整合和自动化。
正是在这种不匹配的情况下，现代治理的最大敌人出现了：它们悄无声息、难以察觉，却对数据可靠性有着直接的影响。它们是什么呢？
- 没有明确所有者的数据：如果没有清晰的角色治理，例如数据所有权和数据管理，数据就会变成孤儿。这会阻碍从事件问责到基于事件做出的决策质量等方方面面；
- 肤浅或过时的分类：如果数据没有持续分类，就会丢失敏感数据、战略数据或可丢弃数据的上下文信息。这种信息缺失会影响合规性、优先级排序，甚至影响系统间的数据流动。
- 静态策略在动态环境中行不通：云计算瞬息万变。多云和混合环境不断变化，跟不上步伐的策略最终会被束之高阁。有效的治理需要将指导方针融入到运营流程中，而不是将手册束之高阁。
- 缺乏可追溯性和可靠的历史记录：如果没有数据沿袭（追踪完整的数据轨迹）和一致的审计跟踪，就无法了解数据在最终生成报告或仪表盘。其后果显而易见：决策缺乏信心。
- 数据文化局限于IT领域：治理并非技术领域的专属。当业务部门不共同承担数据责任时，控制力就会减弱，治理也会从战略层面转向官僚主义。
这五个因素解释了为什么许多治理举措就停滞不前。克服这些困难的关键在于构建结构，并明确治理的本质并非仅仅是控制，而是要维护一个信任的基础安全的创新。
接下来，我们将探讨支撑高效、可扩展治理的四大支柱，这些支柱适应了云环境的实际情况。
良好的治理始于清晰的管控目标图。但在实践中，我们看到企业试图用过去设计的架构来管理复杂的流程，而这些架构是为数据仍然“固定”在服务器上的时代设计的。
在云计算时代，一切都发生了变化：数据从诞生之初就已分布式，不断转换，并在不同环境之间传输。要有效管控这些数据，需要四大支柱来支撑现代治理。这些支柱并非线性步骤，而是相互促进、相互强化的机制。让我们一起来看看：
1. 发现和分类：给存在的事物命名和赋予意义。
第一步不是保护，而是理解。绘制出现有数据、数据位置及其敏感程度的分布图，是所有决策的基础。如果缺乏这种可视性，公司可能会花费更多时间保护无关数据，而不是真正关注关键数据。
在云端，这一步骤需要持续进行，借助能够自动识别和重新分类数据的工具，无需依赖人工清点。
2. 政策和控制：超越书面文字的规则。
许多公司都制定了完善的数据政策……直到真正需要执行的时候。官僚主义和有效治理的区别就在于执行力。.
访问、保留和使用规则需要实现自动化并基于上下文：谁可以访问、何时访问以及为什么访问。这才是控制与僵化的区别所在。.
3. 监控和审计：了解正在发生的事情。
仅仅记录日志是不够的；你需要对数据进行实时查看。数据沿袭提供了这种透明度。但关键区别在于如何利用这种可见性快速采取行动：近乎实时地检测偏差、纠正异常并审计流程。
4.流程和人员：治理不能孤立存在。
只有当存在一种文化时，工具才能发挥作用：每个创建、转换或使用数据的领域都需要了解自己在这个过程中的责任。.
真正的治理只有在 IT、数据和业务拥有共同目标时才能实现：那就是信任他们所使用的信息。.
这四大支柱构成了切实可行且可扩展的治理的核心，其中控制与灵活性并存。
最佳实践正是从中涌现，能够将指导方针转化为实际成果，这也是我们下一节的主题。
融入公司的，才能真正摆脱理论的窠臼通用模型应用于瞬息万变的环境。
关键在于创建既足够一致以确保管控，又足够灵活以跟上云计算发展步伐的实践，例如：
- 从小处着手，但要目标明确：并非所有治理都需要从一开始就完全成型。专注于最关键的数据领域（那些支撑战略决策或需要合规的数据领域）有助于快速创造价值并验证模型的有效性。当治理展现出成效时，它自然会扩展。
- 将数据清单视为一个鲜活的有机体：数据目录是治理的核心。它需要持续更新，反映新的集成、系统和使用场景。过时的清单就像一张旧地图：它能指明方向，但却无法将你引向正确的目的地。
- 应用上下文相关的控制措施：并非所有数据都需要相同级别的限制。基于上下文的控制措施，会考虑谁在访问、从哪里访问以及出于什么目的，从而平衡安全性和灵活性。这种自适应治理方式既避免了僵化，也避免了不必要的风险暴露。
- 在人为错误影响最大的领域实现自动化：自动化并非取代治理，而是强化治理。使用工具验证策略、记录访问日志并执行持续审计，可以减少干扰，让团队腾出时间处理更高价值的任务。但任何自动化流程都需要监督；毕竟，人工监督才是确保系统可靠性的关键。
- 将数据文化视为一种战略，而非一场运动：治理不是强加的，而是构建的。当各部门意识到数据质量和可追溯性对其决策的直接影响时，控制就不再是义务，而是标准操作流程。
这些实践之所以有效，是因为它们强化了治理中最重视的两点：可预测性和信任。
当流程保持一致时，数据不再是不稳定的变量，而是成为一个共享、可访问、可审计且有用的真理点。正是在这个阶段，技术发挥了关键作用。它不会取代流程，而是扩展了治理的范围，连接各个流程，自动化控制，并确保大规模的可追溯性。
因此，在下一节中，我们将探讨合适的平台如何将这种一致性转化为智能，以及为什么这是现代云治理的必然发展方向。请继续阅读！
数据治理依赖于一个能够实时连接、自动化处理信息并分析其含义的技术生态系统，且
该系统可在任何云环境中运行。比起孤立的工具，技术的最佳组合才能确保可见性、控制力和信任度。其中，现代数据治理的基础由四个层面
- 数据集成平台即服务 (iPaaS) ：这些解决方案连接应用程序、传统系统和分布式数据库，确保信息的持续可追溯流动。它们是互操作性的基础，也是消除信息孤岛、标准化访问和使用策略的第一步。
- 策略自动化和流程编排：自动化是推动治理以云端速度高效运转的引擎。工作流工具、RPA（机器人流程自动化）和规则管理有助于策略的一致性应用，从而减少人为错误和合规成本。
- 可观测性和数据沿袭：治理即观察。能够追踪数据来源、转换和目的地的解决方案提供端到端的可追溯性——这对于审计、质量控制和可靠的决策至关重要。
- 人工智能（AI）和预测分析：人工智能为治理带来可预测性和规模化。经过训练的模型可以对敏感数据进行分类、识别异常情况并提出纠正建议，从而使控制更加智能和主动，提高运营成熟度。
在Skyone ，这些层级被集成到Skyone Studio。该平台融合了集成、自动化和智能技术，旨在协调完整的数据生命周期。借助 Skyone Studio，企业可以获得实时可追溯性、自动化策略以及持续的智能层，从而支持安全且符合上下文的决策。
这种技术协同效应并非取代流程或人员，而是对其进行增强。它将治理转变为一个可预测、可扩展且互联的系统。
如果您的公司寻求这种可视性，并希望了解如何在云端加强治理，请联系我们的专家！我们随时准备帮助您将分散的数据转化为可靠的竞争优势。
长期以来，我们认为拥有数据就足够了。但在云计算时代，挑战已从积累数据转变为如何看待数据。正如我们所见，许多策略正是在这里走向失败。
真正的数据治理始于我们不再试图控制一切，而是开始理解真正重要的东西。这并非一次性项目，而是一种思维模式——一种将技术、人员和目标围绕一个共同目标连接起来的方式：做出自信的决策。
在实践中，这意味着摒弃“治理就是官僚主义”的观念。它意味着认识到每条数据都有其背景，每个数据流都会产生影响，每个决策都取决于数据库的质量。具备这种意识的不仅能够降低风险，还能获得远见。
而有了远见，就有了未来。在未来，数据不再隐形，而是成为所有数字化战略的起点。
如果这个话题引发了您对公司如何真正看待自身数据的思考，请继续探索我们关于数据的内容！在这里，我们始终收集各种趋势、分析和实践，以展示如何发展并脱颖而出。
即使云计算技术飞速发展，数据治理仍然给许多公司带来实际问题。毕竟，如何在瞬息万变的环境中平衡控制、敏捷性和合规性？
以下，我们汇总了关于该主题最常见问题的直接解答，希望能为那些希望构建高效、可扩展且安全的治理体系的人士提供一个起点。
1）云端数据治理应该从何入手？
第一步是提升数据可见性。梳理出现有数据、数据位置、访问权限以及用途。基于此诊断，明确角色（数据所有权和管理权），并优先处理最关键的领域，例如客户数据、财务和合规性。
从小规模但结构清晰的范围入手。这样可以快速取得成效，并为安全地扩展治理奠定坚实的基础。
2）在这种环境下，我们如何确保遵守巴西通用数据保护法（LGPD）？
在云端，合规性意味着跟踪个人数据的完整生命周期：来源、使用、访问和处置。自动化策略、动态访问控制和持续审计对于实现这一目标至关重要。.
良好的治理将这些做法融入日常运营中，确保透明度，并允许随时验证是否遵守《巴西通用数据保护法》(LGPD)。.
3）实施健全的治理是否成本高昂？
不。最大的成本在于缺乏治理，这会导致信息泄露、合规性和错误决策。借助云技术，可以从小规模入手，优先考虑关键领域，并随着公司的发展而逐步扩展。
自动化和集成减少了人工劳动，提高了效率，使治理成为一项能够快速收回成本的投资。.
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