与这些数据类型相关的两大挑战是什么？
目前，企业面临的最大挑战是非结构化数据的爆炸性增长。实际上，当前创建的所有新数据中有 80% 是非结构化数据。大多数组织都无法跟上这种趋势，且有迹象表明各公司可能正在收集一些甚至自己并不了解的信息。这可能会对正确使用和保护非结构化数据提出极大的挑战，并且会带来一定的风险，因为缺乏了解会导致组织无意间违反不断涌现的数据隐私相关法规。
第二个挑战是了解如何处理数据。公司基础设施需要存储和保留如此庞大且不断增长的数据量。大多数组织无法负担得起维护数据所需的大量管理时间和成本。更重要的是，鉴于如此庞大的数据量，公司就是想提取有用的重要战略见解也无从下手。
数据始终不会停止增长，其复杂性也在不断变化，数据生产者和使用者的数量似乎也在无休止地增加。因此，答案就在于智能数据治理，即建立旨在清理、标记、保护和管理非结构化数据、结构化和半结构化数据并确保其可访问性的策略和最佳实践。通过实施明确定义的数据治理策略，您的公司将能够更好地应对数据增长、数据质量、数据相关性和数据可用性需求。
简言之，智能数据治理是指控制和保护数据并确保其可访问性，以执行高层业务战略。但是，数据治理还包括，了解数据的来源、当前位置、可访问对象、包含内容以及保留时间。智能数据治理还包括区别对待琐碎数据与战略性重要数据。
如果能够集中数据并对其进行全面管理，才能真正释放数据的战略潜能。企业可以轻松地确定客户需求，预测新出现的问题，探索新的商机并应对监管调查。他们可以优化这些信息资产的存储和管理成本，同时允许企业关键利益相关者利用数据来改善决策。
在数据治理方面，达到适当的平衡是关键。组织必须密切管理所有类型的数据，但是仍需要确保其可访问性，以支持当今快速发展的世界中至关重要的灵活性和速度需求。
值得庆幸的是，创新自动化解决方案可以帮助简化和加速数据治理流程，从而为您的组织节省宝贵的时间和成本。