如果對組織的數據沒有全局觀念，大部分數據管理和治理實踐最終只能無功而返。

我們每天會產生超過 2.5 萬億字節的數據。數據對于商業和經濟具有舉足輕重的意義，新加坡政府在 2019 年即已將“數字防御”與軍事、民事、經濟、社會、心理并列，作為國防的第六大支柱。 

隨著網絡威脅事件不斷增多，加之人工智能 (AI) 和物聯網 (IoT) 等新型數據驅動技術在企業中日漸普及和廣泛采用，組織因而有必要保證行之有效地管理他們的數據。越來越多的企業也必須確保執行正確的數據訪問協議，確保遵循合規要求并降低數據隱私風險。

事實上，現今企業需要從一開始就將數據治理納入組織規劃。與簡單的數據管理相對，有效的數據治理可以通過定義數據類型、負責人員、行動內容、適用條件及具體方法，在保護數據與允許相關人員訪問所需數據之間保持適當的平衡。

我們在此將解讀數據虛擬化如何在確保有效數據治理方面發揮不可或缺的作用。

企業數據治理

數據治理需要得到組織各級的支持。現代數據治理計劃不止要對部門級數據資產和需求進行評估，也離不開全體成員的充分認可和參與，否則 IT 部門將無法成功實施全面的數據優化項目。在此之后，治理計劃還需由部門主管和經理進行評審。

每個步驟都要仔細籌劃，還要確定每個部門所需的資源。項目規劃人員需評估哪些數據最有價值，哪些最為關鍵，以及作為整體企業數據優化計劃的一部分，如何將這些數據與來自其他部門的數據結合起來。

縝密的計劃應明確組織當前的基礎架構，指出將會受到影響的部門，還應全面考察可能需要的數據、有此需求的原因以及這些數據的來源。而對于數據的使用，各部門可能自有一套長期以來逐漸形成的準則和規定。所有這些因素都可能導致企業范圍數據治理解決方案的效果大打折扣。

全方位查看所有數據的完整視圖

現代企業中存在海量結構化和非結構化數據，從客戶信息到銷售記錄、從社交媒體交互到營銷報告等不一而足。技術進步、數字化成熟度高的組織運用這些數據來增強業務運營并深入了解基礎運作，而這一點對于大多數組織而言仍然是夢寐以求的目標，畢竟他們的數字化之旅才剛剛啟程。

兩類組織的區別在于，是否擁有涵蓋企業中所有數據的整體視圖。為保障運營成效，現代組織需要洞悉數據的來龍去脈，包括數據的擁有者、數據沿襲以及與其他數據點的關系等等。要提供適當的數據治理，組織獲得數據歷史記錄的完整 360 度視圖至關重要，例如數據與其他數據點之間的關系，以及數據點與其他系統之間的交易。

憑借相應的數據，組織可以了解與特定客戶的往來歷史、客戶的購買記錄、客戶是否考慮過其他產品線以及其他信息。這些數據還能讓公司“連點成線”，確定跨多個渠道向客戶展示廣告的最佳位置。

但是，建立這些連接要求數據治理解決方案中包含可操作的元數據層（關于數據本身的數據）。主數據管理 (MDM) 平臺與數據虛擬化平臺結合使用，可以提供數據及其沿襲的完整視圖。這讓組織得以在部門和不同數據源之間建立關聯，還使組織能夠輕松整理所有數據，并跨部門、系統和地理邊界實時呈現這些數據。數據虛擬化使用數據訪問元數據來提供對數據源的無縫、實時的訪問。通過集中存儲相同的元數據，數據虛擬化使組織不僅可以確定每個數據集的數據沿襲，還可通過單一控制點在整個組織范圍內實施數據治理協議。

加強企業數據治理

“人如其食”這句俗語也適用于組織及其數據。如果公司攝取的是高質量數據，已針對需要執行的任務進行了清理并得到充分利用，之后公司將可以進行高水準數據分析，并獲取具有實用價值的商業智能。為了從數據中挖掘真正的業務價值，組織需要掌握跨多個系統的所有關系。惟其如此，組織才能將他們的數據轉化為信息，實現更高的效率，覓得更好的商機。

最有效的解決方案應與強大的數據治理計劃相結合，在主動元數據層實施數據虛擬化平臺。這將使組織能夠集中整理所有數據，并跨部門、系統和地理邊界實時呈現這些數據。

由數據虛擬化支持的數據治理計劃可以正確統籌組織的數據，并且不受部門或具體要求限制地向用戶呈現最新有效信息。