随着企业在技术和运营上的不断发展，数据已经成为企业发展的关键资源。 根据麦肯锡数据，2019年企业数字化转型带来的收入达到了1250亿美元。 而在过去的10年中，随着 IT基础设施和技术的快速变化，企业需要应对数字化转型带来的大量挑战，包括： 建立数据标准和数据治理； 将数据治理与 IT战略结合起来； 为分析项目提供适当功能； -管理和控制基础设施以支持新的分析项目。 这些挑战对企业来说是一场噩梦，需要将其转化为一个具有挑战性、创造性、灵活和创新的数字化转型计划。

一、数据治理与分析

如果企业不能处理和管理好数据，那么很难从其数据中获得价值，这意味着企业无法在竞争对手面前立足。 同样的道理，如果企业想要在分析项目中得到正确的数据，则必须确保公司的数据治理和分析方法有效、正确。 否则的话，数据就不会得到正确的处理，而不能发挥应有的价值。 因此，企业必须对数据进行适当的治理，并将其与 IT战略结合起来。

二、组织变革以及 IT架构

数据治理和分析项目在组织架构上有很多的区别，比如需要不同的部门合作来支持这些项目。 因此，需要从多个角度将这些不同的项目协调起来。 如果是大型、超大型的分析项目， IT团队的规模可能需要超过50人。 如果是单个应用程序，那么可能需要由一个或多个团队来完成。 IT团队的规模可以根据分析应用程序、技术和基础设施进行调整。

三、数据质量

根据一项调查，92%的组织拥有超过500个不同国家的数据，超过三分之二的组织认为“数据质量”是一个主要问题。 虽然有些组织使用了更多数据来进行分析，但他们发现数据质量也很重要。 [数据治理]必须确保所有数据都是正确，并且可用于分析。 [企业如何确保其提供的信息符合标准]有一些方法可以帮助他们实现这个目标。 例如，可以通过创建一组不同的方法来跟踪和控制所需数据的数量。

四、风险与合规

除了数据治理外，风险与合规也是数字化转型的另一个关键组成部分。 这不仅是为了保护用户和员工的数据安全，同时还需要建立一个流程来帮助企业遵守合规标准。 例如，根据美国食品药品监督管理局（FDA）关于安全数据交换规范的指导，企业必须遵循 FDA对其进行分类的数据标准。 在欧盟国家中，对安全标准做出类似规定的组织包括： · IBM （国际商业机器公司。

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