数据治理与信息治理：缩小差距

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信息治理通常被接受为管理所有形式信息的框架，包括数据的基本构成单元。但是数据治理在其中扮演什么角色呢？专家们就信息治理（IG）和数据治理（DG）之间的关系，以及如何通过理解这两者来最大化信息价值并推动业务目标，发表了自己的看法。

Sue Trombley

2024年11月7日7 分钟

的2024年教育系列以我们今年的第一场网络研讨会拉开序幕，主题为“数据治理与信息治理：缩小差距”。我们的专家小组探讨了信息与数据治理之间长期存在的关系，以及这对当今企业意味着什么。小组成员包括Davis Wright Tremaine LLP的客户关系管理顾问、CA荣誉退休成员、信息治理专家Elizabeth W. Adkins，以及Seyfarth Shaw LLP的合规、隐私与风险高级总监Patricia Fitzpatrick。我们以一项调查开始了讨论，在近600名网络研讨会参与者中，只有22%的人表示他们了解信息治理（IG）和数据治理（DG）之间的区别。到讨论结束时，这一比例跃升至令人信服的89%。

理解信息治理与数据治理之间的关系，不仅需要对它们的定义和功能有清晰的认识，还需要了解它们在推动技术、合规性和其他企业范围内的目标实现过程中所扮演的独特且相互依赖的角色。

在实现企业目标的更广泛范围内，这两个学科是如何协作和相互补充的？

定义信息治理与数据治理

在当今由技术驱动的世界里，对于各行各业、各种规模的企业而言，有效地管理信息至关重要。信息治理和数据治理成为监督数据、档案和信息的整个生命周期不可或缺的框架。但是，我们如何定义这两个学科，它们的交集在哪里，以及它们在企业目标中发挥着怎样的作用？探索和理解信息治理（IG）和数据治理（DG）之间的差异固然重要，但同样重要的是要理解它们如何协同工作，以确保企业目标得到有效实现。近年来，对这两个术语及其功能的定义一直存在一些模糊之处。

信息治理是一个企业范围内管理信息整个生命周期的框架，旨在支持组织的战略、运营以及道德、法律、监管、风险和环境要求。信息治理（IG）建立了权威、流程、能力、结构、支持机制和基础设施，在降低责任风险的同时，成为一项有用的资产。

数据治理是一系列政策、流程和实践的集合，旨在维护一个企业数据模型，以确保企业内部数据的质量、完整性、可靠性和可用性。 . 这包括对数据元素/元数据的管理，以确保数据在跨系统时保持标准化、准确、一致和完整。数据治理（DG）通过为业务提供信息并支持业务目标和战略，使企业能够将数据转化为信息、知识和见解。

虽然没有任何两个企业会以完全相同的方式对待IG和DG，但显然，这两个领域虽然各有特色，但在数据生命周期管理方面却需要一种和谐的方法。通过理解IG和DG之间的关系和相互作用，企业可以更好地定位自己，以实现合规性、增强安全性，并利用数据获得战略洞察力，从而加强其在市场上的运营和竞争地位。

企业整体业务目标下信息治理与数据治理的融合

企业在有效管理数据和信息方面面临着各种挑战。这些挑战包括开发用于数据分类和防损的系统控制措施，建立保留和销毁协议，并确保遵守GDPR和HIPAA等法规。尽管当今在企业内部的整合程度各不相同，但数据、档案和信息管理领导者认识到IG和DG之间存在着明显的相互关联。信息治理和数据治理的融合标志着企业在全面、有目的地管理数据资产方面战略上的重大转变。

IG和DG融合的一个关键组成部分是，通过包括合规性和业务目的在内的多个维度来看待结构化和非结构化数据。清洁、可靠的数据使企业能够通过分析提取有价值的见解，从而有助于开发定制化的定价模型和改进客户接入策略。数据供应链的概念强调了数据在企业内部和外部的各个阶段流转时的动态性质。通过实施全面的标记和跟踪机制，企业可以有效地管理数据的整个生命周期，确保其在每个阶段的相关性和可用性。这包括开发数据分类、防丢失、保留、销毁和最小化的系统控制和协议。这些基础要素对于确保跨存储库的正确访问、保护和管理数字资产至关重要。

沟通是关键因为IG和DG经常需要协同工作，所以需要了解您企业内部各职能部门的关键相关方。它们是不同的学科，但企业内的个体往往扮演着多重角色。

合规、隐私与风险高级总监，Seyfarth Shaw LLP

企业越来越重视信息治理和数据治理从业者之间的协作。虽然IG专业人员可能侧重于为合规目的而设定保留期限和处理数据，但DG领导者则优先考虑数据的准确性、完整性和实用性。协作方法使企业能够在法规遵从性和有效利用数据以实现运营和战略目标之间取得平衡。

IG和DG的融合意味着从数据的创建到处理，采用一种全面的方法来管理其整个生命周期。通过整合这些学科并促进跨职能部门的协作，企业可以在确保遵守监管要求和实现业务目标的同时，优化其数据资产的价值。

信息治理和数据治理在人工智能时代的关键作用

整合IG和DG的原则，是为在人工智能驱动的创新时代最大化数字资产的价值并推动企业的可持续发展提供了路线图。随着先进的人工智能工具在各行各业的应用越来越普及，对IG和DG的投资已成为旨在有效利用其力量的企业的一项战略要务。

信息治理和数据治理对于确保在企业将数据暴露给生成式AI工具之前实施适当的控制措施变得至关重要。

由在Davis Wright Tremaine LLP的拥有CRM、CA Emeritus以及IGP的Elizabeth W. Adkins提供。

人工智能工具在影响IG领导者评估并进一步管理其企业大量信息的安全性和访问权限方面发挥着重要作用。在确保人工智能的负责任实施有严格的控制方面，信息治理至关重要。个人可能可以访问数据，并知道他们想用它来做什么，但他们是否有相应的权限呢？

人工智能和分析对数据治理的影响是深远的，因为它们要求数据必须具备最高质量才能发挥最佳功能。确保数据被适当地标记上相关的元数据，对于人工智能算法生成有效且完整的结果至关重要。因此，DG在维护数据的准确性和可靠性方面的基础工作比以往任何时候都更加重要。要充分利用人工智能，就需要有最新、准确、可靠的数据，这些数据应组织得当，且得到有效保护，防止未经授权的访问。

IG和DG之间的共生关系为企业内人工智能的成功应用奠定了基础，确保数据不仅合规且安全，还能够提供可付诸行动的洞见，从而推动业务价值。

缩小差距

如果这两个学科之间不能很好地合作，每个项目都不会达到它本可以达到的强大程度。

客户关系管理师, 荣誉认证分析师, 信息治理专家, Davis Wright Tremaine LLP

对于试图理解和整合数据治理原则的信息治理专业人员来说，在企业各部门之间建立关系至关重要。随着技术的不断进步，数据在企业成功的各个领域发挥着越来越重要的作用，因此，解决IG和DG方面的挑战对于充分发挥数据的潜力，同时确保隐私、安全和道德完整性至关重要。通过注重协作、为采用人工智能制定框架，并通过可衡量的业务目标影响来展示价值，从业人员可以继续有效地弥合信息和数据治理之间的鸿沟，从而推动企业成功。