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数据质量和数据孤岛阻碍企业团队间的数据共享

许多企业正面临着数据信任危机。孤立且不可靠的数据，成为了横亘在企业发展道路上的一道难题。

一份来自 Ascend2 和 Collibra 的报告显示，超过三分之一 (37%) 的专业人士表示，数据孤岛阻碍了团队之间高效的数据共享。

这份名为“数据信任状态：组织如何从不确定性演变为对数据的坚定信任”的报告指出，许多组织并非缺乏数据，而是缺乏对数据的信任。

数据可见性或可发现性有限，加剧了企业的数据问题，32% 的受访者认为这是一个主要问题。当团队无法找到所需的数据，甚至不知道数据的存在时，企业的发展就会停滞不前，并产生盲点。

报告显示，对数据最有信心的组织会在其数据管道中建立透明度。虽然只有 46% 的专业人士表示对数据的健康状况和可靠性有很高的可见性，但在那些对数据有高度信任的人中，这一比例跃升至 64%。这一数字是信心不足的同行的三倍多 (64% vs. 20%)。

超过一半 (53%) 的受访者认为，在构建和部署人工智能模型时，数据可靠性是一项主要挑战。

同时，随着人工智能从一个流行语转变为一项对业务至关重要的工具，合规风险也变得更高。45% 的专业人士表示，确保符合不断增长的法规是他们在构建和部署人工智能模型时面临的主要挑战之一。

据悉，该报告是基于 2024 年 12 月进行的一项定制在线调查。该调查收集了来自美国和英国的 458 名专业人士的回复。受访者包括数据治理、风险和合规岗位的经理和高级专业人员，他们均来自年收入 5 亿美元或以上的组织。

新媒网跨境了解到，数据孤岛的存在会严重影响企业决策的准确性和效率。

报告中还提到，企业需要建立更加完善的数据治理体系，提升数据质量，打破数据孤岛，才能更好地利用数据资产，驱动业务增长。数据治理不仅仅是技术问题，更需要企业在组织架构、流程和文化上进行变革。

此外媒报道，企业还需要加强数据安全保护，确保数据合规，避免因数据泄露或违规使用而带来的风险。尤其是在人工智能领域，数据合规性显得尤为重要。

在数据可见性方面，企业可以通过构建统一的数据平台，提供数据目录和血缘分析等功能，帮助团队更好地发现和理解数据。同时，企业还可以推行数据素养培训，提高员工的数据分析能力，让更多的人能够参与到数据驱动的决策中来。

解决数据孤岛问题，需要企业从战略层面进行规划，建立跨部门的数据共享机制，打破部门壁垒。只有这样，企业才能真正释放数据的价值，提升竞争力。

新媒网跨境认为，数据驱动型企业需要将数据质量和数据治理提升到战略高度，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

提升数据信任度，企业需要从以下几个方面入手：

• 建立完善的数据治理体系，明确数据标准和规范。
• 加强数据质量监控，及时发现和解决数据质量问题。
• 提高数据透明度，让团队成员可以方便地访问和理解数据。
• 加强数据安全保护，确保数据合规。
• 推行数据素养培训，提高员工的数据分析能力。

只有通过持续的努力，企业才能建立起对数据的坚定信任，从而更好地利用数据资产，驱动业务增长。

新媒网跨境获悉，一些领先的企业已经开始采用先进的数据治理工具和技术，例如元数据管理、数据血缘分析和数据质量监控，来提升数据质量和数据可见性。

在英国，一些金融机构正在积极探索使用区块链技术来提高数据共享的安全性，并降低数据管理的成本。在美国，一些大型零售商正在利用人工智能技术来分析客户数据，从而提供更加个性化的购物体验。

数据孤岛问题不仅存在于大型企业中，也存在于许多中小型企业中。对于这些企业来说，解决数据孤岛问题可能更加困难，因为它们通常缺乏足够的资源和技术支持。

然而，即使资源有限，中小型企业仍然可以采取一些措施来改善数据质量和数据共享。例如，它们可以使用一些开源的数据治理工具，或者寻求外部专业咨询机构的帮助。

新媒网预测，随着数据重要性的日益凸显，越来越多的企业将会重视数据治理和数据质量，并采取相应的措施来解决数据孤岛问题。

数据治理的未来发展趋势包括：

• 自动化数据治理：利用人工智能和机器学习技术来自动化数据治理流程，提高效率和准确性。
• 主动式数据治理：从被动响应转变为主动预防，及早发现和解决数据质量问题。
• 数据治理即服务：通过云平台提供数据治理服务，降低企业的成本和复杂性。

随着技术的不断进步和应用，数据治理将会变得更加智能和高效，从而更好地帮助企业实现数据驱动的业务增长。

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