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没有数据，企业在做出明智的决策时就没有太多可利用的。但是，数据本身并不足以让企业领导者在推动增长时有所依赖；庞大的数据集合远不如定义您如何使用和管理数据的数据策略那么有价值。
如果没有可靠的数据策略，CIO 将在不知情的情况下就如何使用和管理他们的数据进行咨询。来自数据治理的基础 对于分析数据的复杂技术，数据策略形成方面的进步对改善业务功能大有帮助。
为确保 CIO 正确使用和管理触手可及的大量数据，我们将讨论 CIO 必须了解的四个数据战略优先事项。
1. 民主化你的数据
首先，如今 CIO 需要做的不仅仅是让用户访问分析和数据。在当今高度互联的世界中，比以往任何时候都更多的工作需要手动或自动解释数据。虽然并非所有任务都需要人工解释数据，但为员工提供更多工具的访问权限可以让他们探索数据、操纵数据，甚至在没有数据专家帮助的情况下变得更懂数据、更有能力。
为了确保更多的员工能够做的不仅仅是琐碎的报告，CIO 必须 制定数据策略优先考虑可访问性和透明度，以确保满足员工对更多数据访问的期望 - 有时是需求。随着越来越多的工作场所开始拥有更多具有数据素养的员工，他们也期望数据民主化，这一点尤为重要。
2. 编排你的数据
在技术创新方面，我们已经走到了十字路口。虽然拥有孤立数据和多个本地数据存储位置的组织最初在数字化竞赛中处于领先地位，但他们 现在发现自己落后了，寻找一种方法来组合他们不同的数据源并集中组织他们的信息。
借助集中式数据架构，企业可以实现数据驱动决策的自动化，并支持驱动数据驱动决策的工具。数据编排使得集中数据、执行有洞察力的分析以及确保安全和隐私变得容易，这对于需要确保资金的银行实体特别有用 保持安全 来自欺诈。
数据编排还标准化了从不同来源收集的数据。当它从孤岛到集中式数据系统时，它允许组织解决各种关键问题。
在这些关键问题中，遵守 数据隐私法，这对某些行业影响很大。例如，医疗保健行业的医疗诊所通常会依靠直接与患者沟通的软件来帮助确保 患者数据的保密性 同时也 提供可操作的数据和分析，以帮助处理最后一分钟的约会安排等事情。数据编排可以帮助解决的其他问题包括消除数据瓶颈和在组织范围内实施数据治理。
3. 制定推动市场的数据策略
大多数企业 拥有知识和基础设施 管理与业务增长相关的数据。然而，大多数企业所没有的是旨在响应市场驱动因素的数据策略。企业使用的数据平台应与其数据策略一样灵活，以跟上快速变化的业务条件和优先事项。
CIO 必须确保将这种灵活性应用到其战略的两个方面：数据组织和数据管理。与数据管理相关的适应性主要与 组织使用的工具 提供数据。这些工具应该能够支持未来添加的数据和消费层应用程序。
首席信息官最好记住，数据组织也必须保持固有的灵活性。应确定与组织直接相关的数据域集，并围绕它们建立数据治理团队。
数据域的相关性会随着组织不断变化的市场战略而变化。在那里，数据的治理和组织应该旨在估计哪些数据集将在未来变得重要，并且他们应该能够确定系统将如何响应变化。
4. 加强风险管理
截至 2023 年，数据治理已成为 不仅仅是另一种方式 参考数据合规性。数据治理涉及使用数据来支持和构建现有的业务战略。CIO 需要一个正式的数据治理结构，以充分利用他们可支配的有限资源。这种形式化的结构应该包括不是根据数据的物理位置定义的数据域，而是根据实际的业务主题（例如“客户”）定义的。
通过避免根据数据的物理位置来定义他们的数据域，CIO 可以更有效地跟踪他们的数据，同时确保他们遵守法规和行业指令和标准。CIO 及其团队必须 建立完整的认识 风险管理，特别是随着数据继续变得更有价值。
例如，客户的联系方式或 PII 应始终以可检索的形式存储，不能用于非法或未经授权的原因。此外，每个国家/地区都有自己的一套政府法规，其中概述了存储和处理敏感客户信息的准则。
CIO 将希望与其合规和法律团队密切合作，以管理与有价值数据直接相关的风险；这样做将帮助首席信息官确保他们拥有与其组织的风险管理战略相一致的数据工程战略。
结论
如果您是一位业务领导者，仍在尝试消除一些从您的产品开始但以您的客户需求结束的落后方法，那么您必须回到绘图板并重新考虑您的整个 MO。您的重点必须从客户的要求开始，这样您才能采用由外而内的方法。将注意力转移到 由外而内的方法 优先考虑客户需求和适当的数据管理对于希望帮助其组织获得市场竞争优势的 CIO 来说至关重要。
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