我们生活在一个信息已成为各行业企业核心战略资产的时代。 随着数字技术的加速发展和数据经济的扩展，出现了一个新的挑战：将企业实践与日益复杂和趋同的全球监管要求相协调。 我注意到，为了迎接这个新阶段的准备工作，需要对数据治理进行深度重塑。
企业需要理解，监管不再是本地事件，而是一个互联互通的全球生态系统的一部分。 欧盟的通用数据保护条例（GDPR）于2018年设定了基调，随后巴西的个人数据保护法（LGPD）、美国的加州消费者隐私法案（CCPA）、中国的个人信息保护法（PIPL）以及最近关于东南亚国家联盟（ASEAN）统一监管法规的讨论和欧盟委员会对GDPR的修订。 这是一代新的规范，不仅保护个人数据，还对人工智能、国际数据传输和网络安全制定了规则。
一家名为Forrester的研究与咨询公司进行的一项研究显示，70%的企业计划扩大其数据治理范围，涵盖算法责任和伦理，以及隐私，揭示数据治理正从单纯的合规职能转变为数字信任战略和品牌声誉的一部分。 Gartner，一家IT和商业研究咨询公司的一项调查强调，到2026年，超过60%的大型组织将拥有正式的人工智能治理计划，这主要受到全球监管压力的推动。
在这种情况下，我认为企业要实现具有韧性且面向未来的数据治理，必须依靠五个关键支柱：
全球治理，本地合规治理需要分层考虑。 在顶部，建立一个统一的全球框架，制定数据保护和伦理使用的原则，如透明度、问责制和隐私设计。 同时，应有适应各司法管辖区的合规措施。 秘诀在于准确绘制数据的处理地点和方式，并将这些操作与当地法律对齐，同时保持对整体的整体视野。
数据管理作为企业文化仅仅拥有数据保护官（DPO）或隐私委员会已不再足够。 数据治理需要具有横向性，涉及IT、法律、合规、人力资源和市场等多个领域。 数据管理的概念，即对数据的质量和安全承担共同责任，应融入公司的文化中。 这需要持续的培训和明确的责任指标。
弹性技术架构从技术角度来看，组织需要投资于支持未来监管要求的架构，例如数据可携带性。 这意味着具有审计、记录和追踪数据能力的系统，以及应用访问和使用政策的能力。 采用基于零信任和高级加密的解决方案将变得越来越强制性。
审计和认证的准备工作新规显示出一个明确的趋势：加强监管力度，重视国际认证，如ISO 27701和NIST隐私框架。 希望在全球范围内运营的企业需要建立流程，以便及时应对监管审查并获得作为合规标志的认证。 这个准备工作包括从自动化报告到定期的事件模拟。
数据的伦理与社会责任未来的数据治理不仅要遵守法律，还必须回应社会对数字伦理的期望。 随着人工智能和预测分析的进步，关于算法歧视、监控和行为操控的讨论也随之出现。 采取主动措施设立数据伦理委员会、制定明确的人工智能使用政策并公开承诺保护基本权利的企业，将在竞争和声誉方面优于其竞争对手。
我理解合规性只是起点，而不是最终目标。 真正的转变在于将数据治理视为价值和信任的向量。 理解这一点的公司今天将为在全球数字经济中安全导航和获得战略优势做好准备。 数据治理的未来不属于抵制监管者，而属于那些预见并将其转化为竞争优势的人。
