数据治理的最终目标是提升数据的价值,数据治理非常必要,是企业实现数字战略的基础,它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。随着数字化转型的加速和数据量的不断增加,企业对于数据治理平台的需求越来越高,尤其关注数据质量管理、数据安全管理和数据流程管理
随着数字化转型的加速和数据量的不断增加,企业对于数据治理平台的需求越来越高,尤其关注数据质量管理、数据安全管理和数据流程管理等功能的提升。数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。国际数据管理协会(DAMA)给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁能根据什么信息,在什么时间和情况下,用什么方法,采取什么行动。数据治理的最终目标是提升数据的价值,数据治理非常必要,是企业实现数字战略的基础,它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。
数据治理行业的上游主要包括数据采集、存储和加工处理等方面的技术和工具,下游则主要是各种行业的应用场景。其中,中游则是数据治理的核心环节,包括数据的清洗、整理、分析等加工处理和数据安全等方面的技术和工具。数据治理行业的下游应用主要包括金融、医疗、教育、电商、制造业等领域。
作为数字化转型中必不可少的底层资产,数据的重要性愈加凸显,数据能力也已成为各家银行竞争力关键所在。而要将原始数据转化为可见、可管、可用的优良数据资产,数据治理始终是绕不开的话题。数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据治理域包含数据管理体系和数据价值体系,是数据治理实施的对象。数据管理体系包括数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、数据生存周期五个治理域,附录提出了对数据管理体系的治理要求。2022年中国面向人工智能的数据治理市场规模约为45亿元,预计2027年将达到121亿元,2022-2027年CAGR为21.7%。
根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》显示:
随着数据安全及隐私保护相关法律法规的出台,数据治理中正在增加数据安全相关的要素;而随着AI、区块链等技术的逐渐成熟,以及企业已经通过前期数据治理工作积累了大量元数据信息,包括NLP、机器学习以及知识图谱等智能化技术有望在数据治理中得到广泛应用。
在以人工智能为代表的前沿技术高速发展的背景下,对于数据治理工作提出了更高的要求。如何进一步解决数据迅速增长导致存储成本居高不下、业务发展创新对数据管理的高需求、多种基础架构并存增加的数据管理运维的复杂度以及监管合规日益严格等问题,是金融行业在数字化道路上所面临的核心挑战。
在基础设施方面,企业上云进程加快,同时企业越来越多的采用私有云、公有云和混合云等多种形式,并且使用超过一家云厂商的服务。多云的环境下也给数据管理工作带来了挑战, 数据治理需要适应这一趋势,未来, 随着企业数字化转型的加快,对数据治理的需求将进一步提升。
金融数据治理作为实现金融行业数字化转型的重要基础与内容,是数字化时代金融更好服务实体经济,促进经济社会高质量发展的重要举措。新兴科技迅猛发展,推动着金融业数字化转型稳步推进,前沿科技与金融业态间的融合已经是增加行业增长韧性和潜力的必经之路,更是金融业增强服务实体经济能力、塑造核心竞争力以及迈向高质量发展的重要抓手。
工信部科技司相关负责人介绍,元宇宙是人工智能、区块链、5G、物联网、虚拟现实等新一代信息技术的集大成应用,是具有广阔空间和巨大潜力的未来产业。发展元宇宙产业将极大开辟数字经济的新场景、新应用、新生态,培育经济新动能。特别是发展虚实融合互促的工业元宇宙,将进一步加速制造业高端化、智能化、绿色化升级,是新型工业化建设的重要发力点之一。
综上所述,数据治理行业市场目前呈现出蓬勃发展的态势,具有广阔的市场前景和发展空间。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,数据治理行业将为企业提供更多高效、安全、可靠的数据治理解决方案,推动数字化转型的深入发展。
中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《2024-2029年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告》。
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2024-2029年中国数据治理行业发展现状分析及未来趋势预测研究报告
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