数据是世界上增长最快的资源之一，估计每天产生2.5TB的数据。数据似乎无处不在，但实际上，我们才刚刚开始使用它。今天存在的90%以上的数据可能是在过去五年内创建的。那么数据成熟度是什么意思呢？答案很明显：数据使用。用数据指导决策已经成为一种趋势。COVID-19大流行迫使人们重新定义安全基线。创新业务已经变得更加成熟，但我们的大多数组织实际上才刚刚踏上数据之旅。什么是数据成熟度？数据成熟度衡量组织利用其数据的程度。为了实现高水平的数据成熟度，数据必须完全集成到组织中的所有决策和实践中。国外一些观点认为，数据成熟度通常是分阶段衡量的。数据成熟度衡量组织数据分析的先进程度。数据成熟度不仅与数据在组织日常运营中的作用有关。过去，它是在不使用数据的情况下完成的。未来，数据将提供一种非常友好的辅助决策的能力。数据成熟度是关于数据如何使各种形式和规模的组织能够在未来做他们在未来无法做的事情。从这个角度看待数据成熟度成为一个重要的问题：如何以强大的方式利用数据来解锁新的见解和创新，最终将想法变为现实？对我们来说，数据成熟度是一个发现之旅。组织不仅更加熟悉他们必须使用的数据源，而且学习如何以开创性的方式利用它。事实上，一旦组织迈出一大步，不再将数据视为单纯的信息来源，并且随着时间的推移，开始了解其作为决策制定影响者甚至破坏者的真正潜力，组织就会期望数据变得十倍成熟。数据成熟度模型：定义组织对数据的不同经验水平为了更好地理解这些差异，国内外都在研究和开发数据成熟度模型。以国外某模式为例，详述组织对数据的体验。不同级别的经验，以及这种经验如何在业务的不同领域表现出来。事实上，所有的数据成熟度模型都不是新的、革命性的，而是所有数据安全从业者共同创造的结果。但我们希望通过数据成熟度为组织指明方向，以开发更成熟的数据。大多数数据成熟的组织在所有数据成熟度类别中都比以前更先进。它正在处理各种各样的数据，无论是结构化的还是非结构化的，并且希望潜在地拥有大量数据来帮助组织进一步区分其业务，并构建自己的基础架构来处理所有数据，并快速发现见解.数据最成熟的组织通常有一个团队专门负责采购和引入新数据集，以便在业务决策中随处使用它们。数据成熟度的4个阶段许多组织和行业都开发了数据成熟度曲线或模型来说明数据如何集成到业务流程中。数据成熟度曲线和模型适用于非常具体的主题，例如客户数据，以及更一般的主题，例如数据治理。为了创建数据成熟度模型，一家外国公司从业务的六个方面入手：战略、数据、文化、架构、数据治理和采购/入职，呈现了他们理解的四个独特的数据成熟度阶段。阶段1.探索者刚开始使用数据的组织可能会出于报告目的使用数据，但只是临时性的。他们不为这些报告提供数据，仅使用内部收集的数据。阶段2.用户?用户组织意识到数据质量对成功的重要性。它们通过添加临时数据集来帮助扩充内部数据源，使它们成为在整个组织中使用数据的标准。他们对数据的被动使用有助于做出富有洞察力的业务决策。阶段3.领导者?与用户相似，但他们也将数据用于竞争情报。为了完成组织使命和业务成功，领导者除了使用自己的数据集外，还使用第三方数据集。阶段4.创新者?数据不仅仅用于分析和观察。事实上，作为创新者的组织正在使用数据来创建算法并预测他们如何保持领先地位。随着数据治理成为组织业务战略的一部分，创新者必须不断以新的方式利用数据以适应未来的不确定性。数据成熟度不断提高数据是当今任何组织可用的最有价值的资产之一。如果您的组织尚未充分利用您的数据，那么是时候开始您的数据成熟之旅了。随着可用数据量持续增长并变得更易于访问，组织使用数据的方式——以及数据的成熟——将继续发展。有很多方法可以成为数据成熟的组织。当您做出将数据置于组织核心的重要决定时，您就迈出了将组织带入数据时代的第一步。让我们帮助您完成自己的数据成熟度之旅。
