不久前，数据治理还是一个定义模糊的概念，与我们今天所知的 数据治理过去的幽 政策和最佳实践截然不同。一开始，它本质上只是一个对大量交易数据进行分类的过程，通常被认为是 部门的一项职能。
随着新千年的到来，大数据时代也随之而来，企业开始认识到数据的价值，而不仅仅是交易记录。他们越来越依赖数据分析来做决策， 技术也达到了新的复杂程度。数据治理逐渐演变成一种更具协作性的工作，因为很明显，组织内的不同团 数据治理过去的幽 队都可以从同一数据集中获益。
数据治理的现状
当今公司所处的世界中，数据对于业务成 C级联系人列表 功至关重要，并且数据量产生的数据确实令人震惊。与此同时，他们还面临着新的数据合规要求（ 和 ），以及消费者对其个人数据使用的更复杂的期望。
数据驱动型公司正在通过以下方式迎接这些数据挑战创建跨职能团队和协作流程来管理其关键业务数据。他们采用以政策为中心的方法来管理数据质量、数据安全、数据可访问性和数据生命周期。随着智能 系统成为现实，他们正在采用强大的技术解决方案 Gemini 还可以完成些基本任务 来实施和执行这些政策。最终结果是对公司拥有哪些数据、如何处理数据以及如何使用数据来推动业务发展有了新的、更好的理解。
数据治理的下一步是什么
数据治理已经取得了长足的进步，但不要对现 示 印度尼西亚号码列表 的原 状过于满意。业务的步伐不断加快，数据治理也不例外。随着数据治理的不断发展，我们可能会看到新的发展，例如：
数据政策是企业文化的一部分：随着数据治理越来越被广泛理解和接受，以数据为中心的政策和实践将更加牢固地扎根于企业文化中。企业各个领域的员工都会认识到，数据的处理和控制是一项关键的业务职能。