2022年12月，IDC针对企业的首席信息官做了一项调查，49%的受访者表示，预计将减少IT建设方面的预算，以此来补贴2023年新的项目建设。这一支出上的转变反映了企业需要进一步提升自身的运营管理效率和数据利用效率。
为加速数据创新奠定基础
医疗、金融服务和公共部门等受高度监管行业在使用数据时都面临着相似的挑战，例如数据的准确性、变现时间成本以及不兼容的平台和系统等。
必须注意的是，企业的洞察力取决于其所使用的数据。过时和不准确的数据会阻碍企业预见未来，使其无法做出明智的商业决策。无论数据存储在何处，通过将不同的数据源与管理数据的能力相集成，企业都可以打破数据孤岛，解决数据访问受限的问题。在这一过程中，制定有效数据战略的企业能够促进创新与跨部门合作，并利用数据洞察获得竞争优势。
如果企业能够在需要时实时提炼出更加精细化的洞察，就可以通过优化数据管理来提高监管合规性，这对于高度监管行业来说至关重要。借助数据、人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量，企业可以更好地识别合规风险、减少报告过程中的错误并自动化完成重复性任务，使员工把精力放在开展更有价值的工作上。
例如，上海浦东发展银行通过应用大数据、云计算、机器学习、人工智能等新技术，建立了一个现代化数据平台，提升了数据处理能力和效率，为银行的经营管理和商业模式转变打下了坚实基础。若要以上述方式使用AI和ML，企业就需要对各个环境中的海量数据进行大规模的精细化控制，而这依托于现代化数据架构的支撑。进一步来讲，无论数据存储在何处，企业都必须有高效管理本地和云之间的元数据、数据工作负载和数据应用的能力，并能控制数据流。这样才能在整个企业内部实现统一、简单、安全、可扩展的数据访问与分析。
如今，全球各个行业都将目光聚焦在AI上，因此受高度监管行业的企业必须保障推动企业创新的数据能够治理得当并遵守隐私法规，这样才能让实际应用不出现偏差，并且不出现任何安全和责任上的问题。IDC预测，到2026年，55%的亚太地区医疗机构将建立数据治理框架，以保障医疗行业对AI的使用符合道德规范。高度监管行业的企业机构可以通过部署内置安全和治理功能的混合数据平台安全、合规、正确地使用数据。
改进数据治理实现资源利用最大化
若没有合适的数据治理实践，企业就需要花费更多的时间验证和处理不准确、不完整或损坏的数据。这不仅浪费了资源，也使得企业无法充分利用数据进行实时分析。
为了落实有效的数据治理，企业机构必须打破数据孤岛，向员工灌输正确使用数据的理念。不仅如此，企业高管也应该意识到良好数据治理所带来的益处，这样才会持续推动数据治理的落地和实践。
落实数据治理最有效、最经济的方法之一是部署一个内置安全和治理协议的平台。这种集中化的治理办法可以提高合规性并为所有企业提供自助式数据访问服务。同时，在所有云环境和企业的数据驱动行动中建立统一的安全和治理层。
近年来，为了满足监管部门对于开放架构的要求以及利率化市场对于银行严控IT成本的需求，台州银行选择将数据迁移至大数据平台以优化其存储、计算、读取等日常数据处理工作。通过利用大数据平台的开源技术和数据治理功能，台州银行数据处理的效率有了显著提升：不仅将数据批处理时间由13小时缩短至8小时左右，同时显著提高报表应用运行效率，使95%以上的报表读取都能在1分钟内完成。这大大降低了员工的数据查询门槛，有效优化了数据采集、存储、分析与可视化管理，为台州银行大数据转型战略打下了坚实的技术基础。
整体来看，强大的数据治理能力可以为企业提供及时有效的数据，以此来获得准确、有价值的洞察。通过这些洞察，企业能够快速判断市场走向，并据此来降低成本或优化业务流程。更重要的是，良好的数据治理可以降低监管风险，尤其是在业务中断后监管收紧的情况下，这将能满足受高度监管行业企业对于监管方面的紧要需求。
数据治理离不开组织架构、制度流程和技术支撑三个关键要素。
组织架构
企业数据治理组织架构应该由高层领导牵头，全部业务部门参与，最终由IT部门执行，为数据治理工作的顺利执行提供组织上的保障。
制度流程
数据治理要求企业有完善的制度和规范的流程。在制度方面，需要有适用于全企业的管理办法；在流程方面，须规范从数据需求定义到数据质量检测和评估等一系列操作流程。
技术支撑
在数据治理过程中，一套完整的平台工具和相应的自动化手段，能够帮助企业更容易地进行数据治理。