黃文玉
隨著數字化轉型的加速和數據量的不斷增加，企業對于數據治理平臺的需求越來越高，尤其關注數據質量管理、數據安全管理和數據流程管理等功能的提升。數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。國際數據管理協會(DAMA)給出的定義：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。
數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰能根據什么信息，在什么時間和情況下，用什么方法，采取什么行動。數據治理的最終目標是提升數據的價值，數據治理非常必要，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。
數據治理行業的上游主要包括數據采集、存儲和加工處理等方面的技術和工具，下游則主要是各種行業的應用場景。其中，中游則是數據治理的核心環節，包括數據的清洗、整理、分析等加工處理和數據安全等方面的技術和工具。數據治理行業的下游應用主要包括金融、醫療、教育、電商、制造業等領域。
作為數字化轉型中必不可少的底層資產，數據的重要性愈加凸顯，數據能力也已成為各家銀行競爭力關鍵所在。而要將原始數據轉化為可見、可管、可用的優良數據資產，數據治理始終是繞不開的話題。數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。
數據治理域包含數據管理體系和數據價值體系，是數據治理實施的對象。數據管理體系包括數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理、數據生存周期五個治理域，附錄提出了對數據管理體系的治理要求。2022年中國面向人工智能的數據治理市場規模約為45億元，預計2027年將達到121億元，2022-2027年CAGR為21.7%。
根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》顯示：
隨著數據安全及隱私保護相關法律法規的出臺，數據治理中正在增加數據安全相關的要素;而隨著AI、區塊鏈等技術的逐漸成熟，以及企業已經通過前期數據治理工作積累了大量元數據信息，包括NLP、機器學習以及知識圖譜等智能化技術有望在數據治理中得到廣泛應用。
在以人工智能為代表的前沿技術高速發展的背景下，對于數據治理工作提出了更高的要求。如何進一步解決數據迅速增長導致存儲成本居高不下、業務發展創新對數據管理的高需求、多種基礎架構并存增加的數據管理運維的復雜度以及監管合規日益嚴格等問題，是金融行業在數字化道路上所面臨的核心挑戰。
在基礎設施方面，企業上云進程加快，同時企業越來越多的采用私有云、公有云和混合云等多種形式，并且使用超過一家云廠商的服務。多云的環境下也給數據管理工作帶來了挑戰， 數據治理需要適應這一趨勢，未來， 隨著企業數字化轉型的加快，對數據治理的需求將進一步提升。
金融數據治理作為實現金融行業數字化轉型的重要基礎與內容，是數字化時代金融更好服務實體經濟，促進經濟社會高質量發展的重要舉措。新興科技迅猛發展，推動著金融業數字化轉型穩步推進，前沿科技與金融業態間的融合已經是增加行業增長韌性和潛力的必經之路，更是金融業增強服務實體經濟能力、塑造核心競爭力以及邁向高質量發展的重要抓手。
工信部科技司相關負責人介紹，元宇宙是人工智能、區塊鏈、5G、物聯網、虛擬現實等新一代信息技術的集大成應用，是具有廣闊空間和巨大潛力的未來產業。發展元宇宙產業將極大開辟數字經濟的新場景、新應用、新生態，培育經濟新動能。特別是發展虛實融合互促的工業元宇宙，將進一步加速制造業高端化、智能化、綠色化升級，是新型工業化建設的重要發力點之一。
綜上所述，數據治理行業市場目前呈現出蓬勃發展的態勢，具有廣闊的市場前景和發展空間。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，數據治理行業將為企業提供更多高效、安全、可靠的數據治理解決方案，推動數字化轉型的深入發展。
中研普華通過對市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地幫助客戶降低投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。想要了解更多最新的專業分析請點擊中研普華產業研究院的《2024-2029年中國數據治理行業發展現狀分析及未來趨勢預測研究報告》。
相關文章推薦：
數據治理行業調研 “十四五"期間國家強調數據治理和數據要素潛能釋放
研究院服務號
中研網訂閱號