对于企业组织来说，数据治理不再是可选的。除了遵守新的法规，淘客系统开发，如通用数据保护条例（GDPR），组织最终实现了数据作为一种需要保护、管理和维护以增加资产价值的资产的价值。但仅仅因为企业了解数据治理的价值，并不意味着企业对其执行数据治理的能力充满信心。真正的数据治理软件并不存在数据治理是一种组织纪律，它需要远景和战略、适当的人力资源和组织结构、流程、数据和技术来运行。因为数据是一种数字资产，而且大部分都是在IT领域内管理的，所以组织很快就会研究技术，期望找到能够解决所有问题的数据治理软件和解决方案。然而，技术只是解决方案的一部分。真正的数据治理软件是一个神话；相反，组织需要投资于支持数据治理过程的软件。IDC称之为数据智能软件。什么是数据智能软件？数据智能软件是帮助组织回答和管理有关数据的六个基本问题的功能集合：谁在使用数据，谁创建了数据或资产，谁对其负责？数据代表什么，数据用于什么？何时创建数据，何时使用数据，何时过期？数据在组织中的什么位置，在哪里被使用？为什么数据存在，为什么要保存数据，为什么要使用它？如何创建或捕获数据，以及如何使用这些数据？另外，好评返现图片，软件增加了另一个维度：数据的智能化。数据内部以及生成和使用数据的人员之间的内在关系是什么？智能软件制造不同的数据这些问题的答案是，围绕数据治理、数据质量管理和自助服务数据，是什么在通知和指导用例。为了收集这些答案，组织必须利用元数据的力量，这些元数据是每次在源位置捕获数据、在组织中移动、用户访问、分析、清理、聚合、扩充并用于运营或战略决策分析时生成的。数据智能软件不仅仅是元数据管理，还包括数据编目、主数据定义和控制、数据分析和数据管理。组织在倡导数据治理时也面临内部障碍。"治理"一词常常是获得高管认同的绊脚石，这可能是因为它意味着约束，或者是因为过去的治理努力失败了。过去这些数据治理尝试失败的原因之一是，有关数据的智能是手动创建和维护的；另一个原因是，回答基本数据治理问题所需的各种智能在现在还不存在。IDC最近的一项调查发现，电子表格、定制软件、文档和口碑是最常用的数据编目方法。在业务或技术方面，手工流程一直无法跟上变化的步伐；而现在在数字化转型的时代，在日益复杂的技术和业务环境中，变化更加迅速和持续。另一方面，对于组织来说，数据智能是一个新的、几乎是有趣的术语，因为它并不意味着约束，而是提供了一个机会来了解更多关于数据本身以及组织如何使用数据的信息。此外，数据智能超越了回答基本的数据治理问题，如果与数据本身的内容相结合，可能会在这个大数据和数字化转型的时代产生一个全新的洞察力，而这还不可能。数据是数字化转型的核心，作为数字平台的重要组成部分，值得特别关注。在数据特征、类型、构造、行为、域、社会环境和混合技术环境的扩展中，组织面临着更加复杂的生态系统和业务环境。从历史上看，数据专业人士一直关注大数据的三个V：数量、速度和多样性。这些大数据特征仍然存在，并且已经在数据操作中根深蒂固，但是为了在数字转型时代从数据中获得价值，数据专业人士需要将他们的重点转向三个A：感知、增强和自动化。数据智能软件使组织了解其数据在哪里，谁在使用数据，为什么以及如何使用这些数据。数据智能软件还通过技术、语义和业务元数据来扩充数据，返现，添加关键的知识元素，淘客pid，以便更好地理解数据和数据的使用。数据智能要求实现数据发现、定义、复制、一致性、使用和保护的自动化；当涉及到数据治理或管理时，手动过程不再会影响数据的准确性。想了解更多关于数据智能软件的信息，以及它是如何支持数据治理和数据质量管理的吗？探索IDC的数据集成和完整性软件：了解更多

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