CDGA|数据治理深水区的挑战与策略

随着信息技术快速推进与数字化转型持续推进, 数据已成为企业和社会发展的关键推动力. 然而, 在数据治理领域, 我们已深入触及一个被称为"深水区"的高难度区域, 这里既蕴藏着巨大挑战也蕴含着战略机遇. 本文将从现状、挑战及应对策略三个维度展开分析.

数据治理的现状

近年来以来,各行各业对信息资源的关注度日益提高,在保障信息安全的同时,通过优化数据质量水平,充分释放数据价值已成为各企业机构的重点关注领域.银行业及相关政府部门等作为信息资源密集型领域,已然成为推动数字化转型的关键推动力量.然而,这一治理工作并非简单的一蹴而就,而是涵盖组织架构设置、人力资源规划以及技术支撑体系等多个维度的任务.由于实施过程耗时较长,影响范围广泛且见效效果较为缓慢,因此需要相关部门协同配合,从顶层设计入手推进各项改革措施

面临的挑战

1. 跨部门协作困难

数据治理涵盖多个部门的协作工作，在实际操作过程中因部门间的利益冲突与沟通不畅而导致的数据共享与协作障碍较为明显。特别是在政务领域方面，在政府已经采取措施加快政务数据开放共享的情况下，尽管如此仍然存在严重的数据孤岛问题且跨部门的数据共享仍面临诸多难题。

2. 数据价值衡量标准缺失

如何评估数据的价值？当前行业内关于数据价值评价尚未形成统一的标准体系。各企业在数据价值评估方面采取的方法各有差异，这使得数据分析治理的效果量化成为一个挑战，并且难以建立有效的激励机制来推动数据分析的发展。

3. 数据安全与隐私保护

伴随着数据规模呈现爆发式增长，在数据安全和隐私保护方面的问题愈发凸显。鉴于网络攻击手段不断升级以及技术漏洞频发，相关风险对企业和社会造成的经济损失持续上升。此外，在国际数据流动日益频繁的同时，人工智能技术的应用等问题则成为当前信息安全领域的重要议题。

4. 人才短缺与技能提升

数据治理对复合型人才的标准要求极为严格，在当前人才市场上这类岗位供给明显不足, 与实际需求之间存在较大的差距. 同时, 随着信息技术的快速发展, 数据治理人员不仅需要不断提升专业技能水平, 还必须不断加强自身技能素养, 以更好地适应日益复杂的业务环境和技术发展态势.

应对策略

1. 加强顶层设计与统筹协调

数据治理工作应当在顶层设计层面进行统筹协调，在政策制定层面加强系统规划，在政策执行层面强化协同管理，在政策监督层面完善考核评价。

2. 推动数据共享与协作

推进跨部门与跨领域的协同合作成为消除企业间信息孤岛的关键举措之一。为此建议建立开放的数据共享与协作平台并制定统一的数据标准以促进各领域间的资源整合与优化配置从而实现资源共享的最大化效果与此同时建立健全的数据安全管理体系确保在协同过程中各方信息的安全性和合法权受有效保护

3. 制定统一的数据价值衡量标准

倡导行业内外界定了统一的数据价值衡量标准，并构建科学的数据价值评价框架。通过量化数据价值水平、设立激励与惩罚机制等具体措施促进各类企业和机构积极参与数据治理工作以提升其自身竞争力。

4. 加强数据安全与隐私保护

建立覆盖全流程的数据安全保障架构, 包括数据采集、存储、传输、使用以及删除销毁等关键环节. 优化数据安全管理机制并开展定期培训, 以提升整体的安全意识与防护能力. 同时, 着力优化跨境数据流动监管机制与人工智能技术应用的安全防护措施.

5. 培养和引进专业人才

进一步加强数据治理人才的培养与引进工作，并通过系统化课程学习与项目实践相结合的方式有效提升参与者的专业能力和综合素养。同时深化与高校及研究机构的战略性合作，在构建产学研协同创新人才培养机制的基础上形成可持续的人才培养模式