导言
关于 data governance 的理论文章很多。在 Artefact，我们希望通过我们的 “实地见解 ”系列文章，从操作的角度来探讨这个话题，为我们的读者提供务实和可操作的见解。该系列文章将包括 Artefact 对 data governance 关键主题（如运营模式）的观察和反馈、对我们的客户和潜在客户经常提出的问题（如如何衡量 data governance 的影响）的回答，以及对 data governance 关键参与者（如首席 Data 官、首席管理官、data 监护人、软件编辑等）的采访。我们的目标是在 data governance 社区内创造对话和分享经验的机会。.
了解什么是 data governance、为什么它是实现价值的关键途径以及如何在企业中具体部署它，是一条漫长的道路。当企业首次推出具有人工智能和 data 用例的大型转型计划时，他们很快就意识到这些计划需要 data platforms、data 湖、data 质量管理和 MDM 等关键推动因素，从而使质量 data 暴露于用例。直到最近，data governance 才成为与所创建的无数复杂系统有关的优先事项。.
了解什么是 data governance、为什么它是实现价值的关键途径以及如何在企业中具体部署它，是一条漫长的道路。当企业首次推出具有人工智能和 data 用例的大型转型计划时，他们很快就意识到这些计划需要 data platforms、data 湖、data 质量管理和 MDM 等关键推动因素，从而使质量 data 暴露于用例。直到最近，data governance 才成为与所创建的无数复杂系统有关的优先事项。.
如今，CDO/CTO 生态系统中的几乎每个人都明白，data governance 是人工智能转型的先决条件。他们熟悉所有基本的组织和运营概念，但要将其运用到音乐中以实现具体价值，则是一项复杂得多的任务。因此，data governance 往往沦为影响甚微的孤立文件计划。在我们的客户组织中，我们看到许多计划正在启动，也出现了许多 data governance 的负责人。起初，他们在说服赞助商和业务合作伙伴投资这些活动时都遇到了同样的困难。为什么呢？因为部署 data governance 是企业必须经历的一个完整的学习过程，而这一过程中的每一步都很重要。.
本报告旨在帮助您了解 data governance 在实践中的含义，带您了解每个公司都不可避免地要经历的 data governance 学习过程。这种新的认识将使企业更快地从一个阶段进入下一个阶段。.
为此，我们将利用实地操作实例，详细解释学习过程的每个阶段：
- 第 1 阶段 - 无意识的无能：缺乏 data governance 的 “症状 ”是什么？
- 第 2 阶段 - 自觉无能：公司在开始 data governance 之旅时遇到了哪些挑战？
- 第 3 阶段 - 有意识的能力：企业在启动 data governance 计划时通常会采取哪些步骤？
- 第 4 阶段 - 无意识能力：当 data governance 成为新常态时会发生什么？
这篇文章之后会有更多操作性更强的文章，旨在为 data governance 领导者的征程提供务实的建议。.
结论
按照这四个学习阶段，企业将在不知不觉中开始实践 data governance 。.
尽管我们今天所陪同的大多数演员仍在第二和第三阶段之间徘徊，但他们都感受到了在这一学习过程中向前迈进的商业紧迫感。.
我们认为有三大理由证明这种紧迫性。首先，data 转型是各行各业实现宏伟目标的关键杠杆：data 和人工智能被用来优化公司的核心业务，并促进发展新的增长动力。data和人工智能的成熟是保持领先地位的必要条件，没有data governance，data转型是不可持续的。第二个论点是，我们身处一个快速发展的世界。快速获取 data、发展快速分析和利用这些 data 的能力对于快速做出反应至关重要。最后，企业需要吸引越来越愿意成为 data-driven 的新人才。.
任何公司在开始 data governance 之旅的过程中，首先面临的挑战之一就是展示这种紧迫性，并让内部利益相关者相信具体启动 data governance 计划的价值。.
在第一份报告中，我们 “照本宣科 ”地介绍了 data governance 的历程。这是一个系列的入门内容，旨在解决在现场实施 data governance 的操作问题。我们的下一篇文章将讨论 data governance 战略与用例操作需求之间的复杂桥梁。.
