在當今的數字時代，隨著連接設備數量的增加和AI的崛起，各企業有充足的數據可供深入分析，然而，許多企業在有效利用這些數據資產和信息時遇到了困難，這成為了創建能夠提供企業所需業務價值的數據驅動文化的主要障礙。

駕馭復雜且不斷增長的數據生態系統

深入分析大數據集以做出更好決策的潛在好處已被充分證明，然而，許多企業盡管在數據管理技術和工具上投入了大量資金，仍難以啟動其數據驅動的路線圖。因此，他們陷入了收集大量數據的困境，希望某個時候能夠釋放其潛在價值。

成為真正的數據驅動企業取決于解決一些關鍵挑戰，從對齊目標與策略以提供所需洞察，到確保充滿未開發潛力的數據湖和數據倉庫被更好地利用，以提供可操作的業務智能。

最重要的是，數據治理已經成為促進企業內數據有效管理和利用的關鍵推動因素，然而，許多企業發現很難將其數據治理工作與實際業務目標對齊，確保合適的人在合適的時間訪問合適的數據。在一個日益數據驅動的世界中，如果企業希望有效管理和利用數據，他們需要重新思考其治理框架。

重新定義數據治理的迫切需要

今天的大型企業擁有龐大的數據足跡，但要做出更好的業務決策，業務領導者需要了解其數據可以揭示的洞察，實現這一過程的關鍵是良好的治理，確保數據值得信賴、安全且可用，而這正是問題所在。

許多企業發現難以實施嚴格的治理框架，確保數據的消費和生產符合質量、完整性、架構、合規性和安全性的內部標準。不同的系統、格式和位置使得在不進行大量手動干預的情況下，難以訪問、整合、處理和應用一致的治理標準，進一步加劇了這種情況。

盡管部署了復雜的工具和高技能的人員以從其資產中提取有意義的信息，企業發現仍面臨著可能長達數月甚至數年的漫長交付時間。不出所料，圍繞駕馭數據資產和將洞察推送給用戶的困難引發了越來越多的挫敗感。

為了彌合數據治理目標和有效實施之間的差距，企業需要超越標準化流程，定義新的數據治理方法。

通過計算治理重新掌控

需要的是一種可靠的方法，在數據生命周期內無論其駐留何處，都能施加企業范圍內的治理規則，猶如護欄，這就是分布式計算治理概念的用武之地。

與創建、復制和移動數據的數據管理工具不同，計算治理是一種在企業內施加一致、自動化治理框架的方法，這是一種革命性的方法，使企業能夠強制執行內部標準和安全控制，同時賦能數據消費者和生產者，加快數據發現和項目開發。

通過計算治理，企業無需進一步整合即可迅速實現現有數據的潛在價值。計算治理不取代所有數據工具和技術，而是監督它們，作為一種與技術無關的變革者，自動化治理流程并確保符合政策和法規。

內置的可定制護欄確保每個項目在全球和本地層面上都符合相關標準，除非遵循預定義的政策，否則不能進入生產階段，這涵蓋了從數據質量、完整性和架構到合規性和安全性的方方面面。由于系統無法被繞過，因此依賴信任來確保遵守規定的做法已成過去。

此外，計算治理為企業解鎖數據驅動潛力提供了未來保障，使它們能夠根據需要采用新工具，并隨著業務需求的發展引入結構化和非結構化數據。

變革業務績效和敏捷性

計算治理方法使數據從業者能夠消除耗時的任務，如在項目啟動前查找和驗證數據的完整性。

數據團隊只需創建和定制規范，列出所有所需的數據實踐、內部政策、合規規則和架構標準。智能模板幫助數據從業者自動化任何技術和實踐，將新項目和現有項目的交付時間從數年縮短到數月。

此外，用戶友好的界面意味著擁有相應權限的用戶可以無需數據管理員的技術協助搜索和檢索與業務相關的信息，所有這些支持更快的上市時間，并通過將數據所有權分配給業務領域，極大地提高企業對新機會或市場變化的響應能力，但這還不是全部。

釋放數據驅動的企業

通過解決傳統框架的缺陷，為更敏捷、可靠和成本效益高的治理模型鋪平道路，計算治理方法簡化了企業向分布式數據網格架構模型過渡的過程，這種模型將數據視為產品并按特定業務領域組織數據。

提供所有一致性和控制，支持一個功能齊全的網格模型，使領域專家能夠自由處理他們最了解的數據，計算治理滿足了多個企業需求：面向領域的所有權，自助式數據基礎設施作為平臺，民主化訪問和利用數據的能力，聯合治理，以及數據即產品。

計算治理為當今企業提供了打破數據孤島、確保合規和安全標準得以維持，并賦予領域專家解鎖其數據資產全部潛力的自主權所需的護欄。

通過使治理、控制和績效平衡，使數據成為真正的業務推動力，計算治理解決了傳統框架的缺陷，這些缺陷阻礙了企業成為真正的數據驅動企業。