对于商业世界最具前瞻性思维能力的发展来说，如数据分析、机器学习和人工智能，高质量的数据是一个关键的成功因素。因此，当涉及到数字化转型时，数据发挥着至关重要的作用。

然而，如果没有适当的数据治理，组织最终可能会构建腐败的模型，做出低效的决策，甚至违反法律。商业思想领袖约翰•拉德利(John Ladley)曾说过:“一些非常艰难和危险的教训正在发生，因为糟糕的数据驱动着糟糕的模型，后者驱动着糟糕的行为，而这一切都是欺骗性或有偏见的人工智能模型的结果。”

不幸的是，现在比以往任何时候都更难建立数据治理能力。如今收集的数据量呈指数级增长，传感器和数据源越来越多。此外，越来越多的组织将他们的数据转移到云平台，这引起了对隐私、主权、安全和法规遵从性的担忧(例如，数据安全法、个人信息保护法等)。

这意味着组织需要开始更多地关注数据管理，而且越快越好。制定数据管理和数据治理战略路线图是帮助您理解为什么需要管理数据、需要更改什么以及可视化如何实现更改的重要一步。

首先让我们回顾一下基本定义，然后看看如何为组织的数据管理和数据治理方法开发一个战略路线图。

一 数据管理和数据治理定义

根据DAMA DMBOK®，数据管理是“规划、控制和交付数据和信息资产的业务功能”。您会注意到这个定义非常强调一个关键原则:将信息和数据视为资产。

数据管理的一个关键子功能是数据治理，DAMA DMBOK®将其定义为“对数据资产管理行使权力和控制(规划、