IBM諮詢攜手微軟Azure 協助企業以數據治理提升企業應變力

數據治理對企業日益重要，微軟Azure Purview攜手IBM團隊，共同為企業提供從策略規劃、流程設計、技術與平台應用的完整數據服務。

隨著數據量快速增加，數據治理議題越來越受到企業重視，而且應用範圍也更為廣泛。早期企業在談數據治理，比較強調隱私保護、遵循法規等要求；隨著人工智能(AI)應用普及化，又增加了OT與IT數據整合的探討。近兩年受到COVID-19疫情影響，外在經濟環境快速變化，數據的整合性與可用性，成為企業在談數據治理時相當重要的關鍵。

有鍳於數據治理對企業的重要性，微軟整合式數據治理平台Azure Purview攜手IBM數據治理顧問團隊，聯袂為企業提供涵蓋策略規劃 設計流程 與技術、從治理到應用的全方位數據服務。

COVID-19疫情 驅動數據治理成顯學

台灣 IBM 公司 IBM諮詢部門合夥人李立仁認為，面對疫情的衝擊，企業必須建立快速應變的能力，果斷地做出正確決策，及時因應外界變化。例如當出現缺料狀況時，企業必須及時掌握與判斷供應鏈的關鍵零組件會在哪裡斷掉？還有斷鏈對生產成本與客戶訂單達交的影響等。

然而，要在短時間內，做出各種可能影響公司營收、獲利與成本的決策，就需要借助數據的力量，才能提升決策的精準度、降低誤判的風險，而這也是促使數據治理變成企業顯學的主要驅動力。越來越多企業開始啟動仿若下水道工程的數據治理專案，透過建立統一的框架與流程，將所有數據集中在一個平台或中台，讓數據能夠被看得到、找得到且很容易使用，解決既有數據孤島的問題。

李立仁進一步說明，每間企業都可能存在著數據孤島，且形成的原因不一。綜觀各企業狀況，他歸納出造成數據孤島的四個主要原因，包括1. 既有作業流程造成的數據斷點、2. 每個應用系統各有一套獨立的數據庫和數據定義、3. 海外營運據點因應當地的金融與法規遵循要求，形成在地數據庫、及4. 缺乏統一管理制度，導致數據散落在端點電腦裡或以紙本形式存放，沒有進入公司的資料庫。

企業要瞭解自身數據孤島的成因，才能加以改善，並建立數據治理的框架和流程，讓數據做到「書同文、車同軌」；各個部門的使用者只要在權限範圍內，皆可隨時取用數據，且數據的真實性是可受信任的。

數據治理的3大關鍵

另外，李立仁也提醒企業在啟動數據治理計劃時，不可忽略組織、流程與平台的重要性。就組織來說，數據治理需要定義不同的數據擁有者和使用者，企業必須透過組織變革的力量，讓這些「關係人」加入數據治理的流程。

其次是流程，完整的數據治理流程是一個循環式的設計：從定義數據、清理數據、把數據放到統一平台上、設定未來的取用權限和取用方式、在取用過程中，如果發現數據有新的需求和定義時，還要能自動回到流程的原點。

最後是平台，即使是經過治理的數據，也需要好的技術平台和專責人員來管理，數據才能長治久安地存放在平台，看得到、查得到、與用得到。

李立仁表示，針對組織、流程與平台這三個數據治理的關鍵點，IBM提供完整的顧問服務，可以從企業所屬產業類型和應用場景出發，協助企業設計管理策略與規劃流程。在平台端則與微軟合作，將IBM數據治理的方法論和框架，落實在微軟整合式數據治理解決方案Azure Purview上，為客戶創造完整的數據架構和應用，發揮導入數據治理最大的成效。

微軟Azure Purview三大優勢

Azure Purview為微軟雲端資料即平台PaaS (Platform-as-a-Service) 服務，可因應資料搜尋與法遵需求，有效且用單一平台，目前主要有三大功能模組，第一是大規模且自動化的資料地圖（Data Map），Azure Purview可以針對不同的網路環境進行自動化掃描、辦識資料譜系和分類，有效建立數據資產，還可運用超過200個內建和自訂的分類器，以及Microsoft資訊保護敏感度標籤管理中繼資料。

第二為智慧資料目錄（Data Catalog），Azure Purview可根據數據關聯性、使用情境及搜尋歷史等，為使用者提供智慧搜尋建議，或是讓使用者以商務辭彙輕鬆搜尋數據，同時，亦可將擁有者、來源、轉換和生命週期等資料譜系，以視覺化方式呈現，幫助使用者了解數據相依性及變更所帶來的影響。

第三則是深入解析數據（Data Insights），Azure Purview可以依據資產、掃描、詞彙、分類和標籤等產出報表，幫助資料管理人員快速了解大型數據資產，並掌握敏感資料。

台灣各產業或大型客戶使用Azure雲平台的比例很高。此外，微軟本身在資料應用生態圈的涵蓋層面也很完整，從資料的處理、分析、AI建模、到資料微服務的部署，都有相對應的解決方案，可以協助企業省去橫向整合不同技術平台的時間，在Azure雲平台上一次滿足數據從治理到應用的種種需求。

進入疫後新常態，無論企業身處哪一個產業，也無論擁有的數據規模大或小，都應儘速其啟動數據治理計劃，掌握C階管理者由上而下的支持、建立員工對數據治理的共同認知、及成立專責團隊三個成功要素，建立完善數據治理機制及可以從容因應外界變化的競爭力。

本文同時刊登於數位時代