數據是企業最寶貴和最持久的資產，是數字化戰略和轉型的基礎。然而，要想強有力地管理好分散在公共云、私有云以及本地的快速增長的數據，就需要一種全新的和創新的管理方法。
使數據管理現代化以跟上不斷增長的應用和安全需求，這不僅非常重要，而且至關重要。安全有效地管理數據需要您制定策略和想出可靠的方法來訪問、整合、清理、管理、存儲和準備數據。以下七個建議可有助于您更快、更輕松地完成這一富于挑戰性的過程。
1.更新您現有的數據管理策略和架構
卡內基梅隆大學泰珀商學院商務技術助理教授黃燕(Yan Huang)建議，首先要對組織機構的經營策略、數據需求、數據分析目標有深入的了解，才能開始數據管理的現代化工作。
她說：“然后設計一個數據管理架構，該架構可以整合當前的數據管理工具和系統，利用最先進的模型和方法，實現組織的當前目標，而且滿足其未來的需求。”
黃燕指出，一個強大的架構會使數據管理現代化工作以系統化和整體的方式實現，同時可避免發生兼容性問題和產生數據孤島。
她解釋說：“重新設計數據管理架構的過程需要您仔細評估組織內的數據分析目標，而且找出需要改進的領域和新的機遇。”“一個設計良好的現代化數據管理架構可確保組織機構的數據管理系統能夠有效且高效地運行，可為組織不斷地提供價值，而且可以足夠靈活地整合增強功能和新功能。”
2.盤點和繪制出所有數據資產
在繼續下一項工作之前，請先回到一些基礎工作上。網絡安全技術開發公司RedSeal的首席技術官邁克·勞埃德(Mike Lloyd)警告說：“如果您無法明確數據資產的位置以及這些資產是否受到保護，則您將無法回答這些數據被授予的訪問權限是否適當或是否對互聯網完全開放”。
咨詢公司Protiviti的企業數據和分析實踐業務的常務董事兼負責人彼得•摩特拉姆(Peter Mottram)對此表示贊同。他說：“了解哪些東西進入到公司中，您創建了哪些東西，以及您發送出去了哪些東西——這是基礎。”“然后考慮在管理數據方面您的目標是什么，以及現代化數據管理技術如何可以簡化組織內的數據/分析運作模式。”
摩特拉姆指出，在過去的幾年里，數據管理已變得異常復雜。他說：“將(管理工作)分解為核心構建模塊，并簡化問題陳述，這是開始進行有意義轉變的最佳方式。”
現代化數據管理策略還應包括混合云策略。“在各種環境中都建立一個清晰的清單，這是一個很好的開始，”摩特拉姆建議道。“然后，部署原則和控制措施可有助于企業來管理在不同環境中的數據。”
3.力爭實現數據民主化
就在幾年前，企業才有了一個對其數據管理生態系統進行現代化升級的重要理由：管理快速增長的數據量。
商業和技術咨詢公司Capgemini North America的數據管理業務副總裁Luc Ducrocq指出：“如今，新的機遇就能夠使數據‘民主化’——在正確的時間讓適合的人獲得想要的數據。”
數據民主化使企業能夠部署自助分析服務，給大型數據工程和數據科學團隊授予權力，與商業合作伙伴創建數據交換和協作區域，以及開展其他成熟的數據管理計劃。
“通過使數據民主化，企業還可以實現真正的數據信任，”Ducrocq說。“這使他們有更大的自由，專注于商業價值和變革性成果。”信任是另一個重要屬性。他警告說：“那些沒有可靠數據的(企業)會始終很難為商業客戶找到和提供適合的數據。”
應該制定和部署管理策略，以確保數據保持最新狀態和準確性。Ducrocq說：“需要對民主化的數據進行識別、編目錄、標準化和分類，以便管理消費者在整個組織內所使用的數據。”
強有力的管理工作還可以使企業縮短數據準備時間，使數據科學家和其他高級用戶可以將時間集中在分析工作上。他補充說：“如果組織機構不花時間徹底解決數據問題，他們就無法在云計算和日益依賴數據的新環境中成功發展。”
4.對數據現代化技術進行投資
持續對云計算和數據管理技術進行投入。專業服務公司德勤(Deloitte)的AI生態系統主管弗蘭克·法拉爾(Frank Farrall)表示，那些實施的最成功的數據現代化項目都與這些工具緊密關聯。他說：“首席信息官們應該從比較容易實現的目標開始著手——內部的、能力不足的原有技術;將在未來12到24個月內合約到期的老舊決策支持系統。”
法拉爾認為，對主數據管理、治理技術和流程進行投資，這是維持對數據進行全面管理的理想方式。他說：“了解數據的來源、關鍵定義以及數據在不同系統中如何移動，這是在異構環境中的重要元素。”“在數據管理項目中，常常缺少對數據流程和數據元素的嚴格責任制以及關鍵領導的支持，然而這是管理復雜環境的關鍵推動力。”
5.充分利用數據統一帶來的管理優勢
采用混合云/多云策略的組織機構可能希望對那些可以整合數據的管理平臺進行嘗試和投資。
技術和商業咨詢公司EY Americas的新興技術主管費薩爾•阿拉姆(Faisal Alam)說：“這可能包括通過SaaS提供商、數據訂閱提供商以及生態系統中的其他提供商將企業數據與第三方可用的數據源相結合。”
虛擬化是一個已經存在了一段時間的選項，但直到最近它才變得成熟，可以以最小的延遲進行大規模的部署。“所有主流的云供應商都提供聯合查詢功能(數據虛擬化的子功能)，該功能可實現跨云和混合云數據的查詢和統一，”阿拉姆解釋道。
數據統一方法始終在不斷完善，聯合查詢只是其中一種選擇。阿拉姆指出，還存在其他選擇，例如數據湖、特征庫和現代數據倉庫。
6.明確數據問責制
商業和技術咨詢公司畢馬威(KPMG)的首席信息官顧問史蒂夫•貝茨(Steve Bates)表示，明確數據問責制是重新思考數據管理工作的基本步驟。
他解釋說：“成功的組織機構不僅僅是關注政策和流程，還將某些見解和質量措施的責任交給了高層領導。”貝茨建議，要明確高級主管(包括首席信息官、首席技術官和首席數據官)的具體數據責任。
在當今快速發展的商業環境中，幾乎所有東西都是數字化的和互聯的。貝茨指出：“所收集到的與交易、客戶和內部流程相關的每一項數據都可以成為一種資產，可以用來改進產品或客戶體驗。”
IT主管們面臨的關鍵問題是，盡管數字化的工作在不斷激增，但許多工作仍與龐大的遺留系統緊密相連。他建議：“我們需要對涉及敏捷方式、開發運營、云計算和許多其他方法在內的現代化解決方案的設計和交付進行更全面的了解。” “現代化交付是一種模式，可有助于組織機構更快速地創造價值，減少部署工作的失敗，以及創建一種持續改進和以客戶為中心的文化，同時幫助企業贏得市場。”
7.掌握不斷發展的數據管理方法和實踐
數據管理是IT主管們在2021年及以后將面臨的最不確定、最棘手的問題之一。
黃燕說：“數據管理策略及其有效性應被持續監控，而且至少應每年進行一次系統審查，以發現問題和找到改進的機會。”
她認為，一家企業的數據管理方法應與其整體經營策略相匹配。“因此，在審查經營策略時，也要審查數據管理策略，這也是一個不錯的想法。”
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