在当今的数字时代，随着连接设备数量的增加和AI的崛起，各企业有充足的数据可供深入分析，然而，许多企业在有效利用这些数据资产和信息时遇到了困难，这成为了创建能够提供企业所需业务价值的数据驱动文化的主要障碍。
驾驭复杂且不断增长的数据生态系统
深入分析大数据集以做出更好决策的潜在好处已被充分证明，然而，许多企业尽管在数据管理技术和工具上投入了大量资金，仍难以启动其数据驱动的路线图。因此，他们陷入了收集大量数据的困境，希望某个时候能够释放其潜在价值。
成为真正的数据驱动企业取决于解决一些关键挑战，从对齐目标与策略以提供所需洞察，到确保充满未开发潜力的数据湖和数据仓库被更好地利用，以提供可操作的业务智能。
最重要的是，数据治理已经成为促进企业内数据有效管理和利用的关键推动因素，然而，许多企业发现很难将其数据治理工作与实际业务目标对齐，确保合适的人在合适的时间访问合适的数据。在一个日益数据驱动的世界中，如果企业希望有效管理和利用数据，他们需要重新思考其治理框架。
重新定义数据治理的迫切需要
今天的大型企业拥有庞大的数据足迹，但要做出更好的业务决策，业务领导者需要了解其数据可以揭示的洞察，实现这一过程的关键是良好的治理，确保数据值得信赖、安全且可用，而这正是问题所在。
许多企业发现难以实施严格的治理框架，确保数据的消费和生产符合质量、完整性、架构、合规性和安全性的内部标准。不同的系统、格式和位置使得在不进行大量手动干预的情况下，难以访问、整合、处理和应用一致的治理标准，进一步加剧了这种情况。
尽管部署了复杂的工具和高技能的人员以从其资产中提取有意义的信息，企业发现仍面临着可能长达数月甚至数年的漫长交付时间。不出所料，围绕驾驭数据资产和将洞察推送给用户的困难引发了越来越多的挫败感。
为了弥合数据治理目标和有效实施之间的差距，企业需要超越标准化流程，定义新的数据治理方法。
通过计算治理重新掌控
需要的是一种可靠的方法，在数据生命周期内无论其驻留何处，都能施加企业范围内的治理规则，犹如护栏，这就是分布式计算治理概念的用武之地。
与创建、复制和移动数据的数据管理工具不同，计算治理是一种在企业内施加一致、自动化治理框架的方法，这是一种革命性的方法，使企业能够强制执行内部标准和安全控制，同时赋能数据消费者和生产者，加快数据发现和项目开发。
通过计算治理，企业无需进一步整合即可迅速实现现有数据的潜在价值。计算治理不取代所有数据工具和技术，而是监督它们，作为一种与技术无关的变革者，自动化治理流程并确保符合政策和法规。
内置的可定制护栏确保每个项目在全球和本地层面上都符合相关标准，除非遵循预定义的政策，否则不能进入生产阶段，这涵盖了从数据质量、完整性和架构到合规性和安全性的方方面面。由于系统无法被绕过，因此依赖信任来确保遵守规定的做法已成过去。
此外，计算治理为企业解锁数据驱动潜力提供了未来保障，使它们能够根据需要采用新工具，并随着业务需求的发展引入结构化和非结构化数据。
变革业务绩效和敏捷性
计算治理方法使数据从业者能够消除耗时的任务，如在项目启动前查找和验证数据的完整性。
数据团队只需创建和定制规范，列出所有所需的数据实践、内部政策、合规规则和架构标准。智能模板帮助数据从业者自动化任何技术和实践，将新项目和现有项目的交付时间从数年缩短到数月。
此外，用户友好的界面意味着拥有相应权限的用户可以无需数据管理员的技术协助搜索和检索与业务相关的信息，所有这些支持更快的上市时间，并通过将数据所有权分配给业务领域，极大地提高企业对新机会或市场变化的响应能力，但这还不是全部。
释放数据驱动的企业
通过解决传统框架的缺陷，为更敏捷、可靠和成本效益高的治理模型铺平道路，计算治理方法简化了企业向分布式数据网格架构模型过渡的过程，这种模型将数据视为产品并按特定业务领域组织数据。
提供所有一致性和控制，支持一个功能齐全的网格模型，使领域专家能够自由处理他们最了解的数据，计算治理满足了多个企业需求：面向领域的所有权，自助式数据基础设施作为平台，民主化访问和利用数据的能力，联合治理，以及数据即产品。
计算治理为当今企业提供了打破数据孤岛、确保合规和安全标准得以维持，并赋予领域专家解锁其数据资产全部潜力的自主权所需的护栏。
通过使治理、控制和绩效平衡，使数据成为真正的业务推动力，计算治理解决了传统框架的缺陷，这些缺陷阻碍了企业成为真正的数据驱动企业。
