报告概述
报告研究企业数据治理在数字化时代的核心作用，聚焦于如何通过主动数据治理从数据混乱走向可控智能。覆盖数据挑战、市场压力、IDMC平台功能、Capgemini的Active Data Governance框架、企业实践案例以及合作价值。采用软件生命周期集成、主动合规和可扩展性三大原则，为企业提供将治理嵌入业务流程的方法论。
报告的核心结论
主动数据治理是数字业务信任的基础
报告指出，在数据民主化趋势下，非技术员工自发生成洞察，但数据源孤立或不一致会导致决策冲突。主动数据治理通过将规则嵌入数据产品全生命周期，确保数据资产安全可靠地交付价值，从而建立对数据的信任。
IDMC平台统一数据治理与云管理
Informatica的IDMC作为SaaS云平台，集成AI驱动的数据集成、治理、质量、目录等功能，通过市场式体验让业务用户自助获取可信数据，被Gartner评为领导者，帮助企业创建单一可信数据源。
Capgemini的ADG框架将治理前置到开发流程
传统治理多为事后补救，Capgemini的Active Data Governance框架将治理规则嵌入软件开发生命周期初期，结合规则、AI、生成式和代理式方法，实现自主可扩展治理，从门卫转变为价值催化剂。
信任数据是战略要务而非可选项
报告强调，在监管严格和AI应用加速的背景下，企业必须构建可信数据基础设施。优先数据完整性的企业能加速创新、自信扩张并保持合规，信任数据等于信任决策。
报告回答的关键问题
企业为何需要主动数据治理？
报告认为，数据民主化带来风险：非专业员工使用的数据可能孤立、不一致或标准冲突，导致决策结果各异。主动数据治理通过内置规则确保数据质量、血缘和合规，从源头避免问题，让数据洞察可靠可用。
IDMC如何帮助企业实现数据民主化？
IDMC提供数据市场，业务用户可像在线购物一样浏览、搜索和理解所需数据。平台统一了集成、治理、质量等功能，支持云端、本地或混合部署，使企业能安全地开放数据访问，同时保持统一治理。
Capgemini的ADG框架与传统数据治理有何不同？
传统治理事后审计、反应缓慢，ADG采用“左移”策略，在应用开发之初就嵌入政策，并以实时执行代替事后检查。它还利用AI和自动化实现可扩展自治治理，将治理从障碍转变为业务赋能者。
报告中的代表性数据
Rodobens GMV目标达成率
启动新CRM活动后六个月内，巴西银行Rodobens通过IDMC重构数据策略，在六个月内不仅达成而且超额完成GMV目标，同时月度数据维护时间近乎减半。
Takeda每月集成作业数
每月，日本生命科学公司Takeda利用IDMC平台处理超过30亿条记录，每月运行超45万集成作业，IT开销和TCO降低数百万美元。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 第一章详述企业面临的数据挑战：客户期望变化迫使基础设施现代化，隐私与合规担忧阻碍数据民主化，AI项目常止步试点；新监管要求（如欧盟AI法案）要求可追溯的数据治理。
- 第二章深入分析Informatica IDMC平台架构：AI驱动的数据集成、变更数据捕获、数据治理、质量、目录、主数据管理，以及统一市场体验，支持云端、本地及混合部署。
- 第三章完整介绍Capgemini Active Data Governance框架的三项原则：软件生命周期集成、主动合规（实时执行）、可扩展性（结合规则、AI、生成式和代理式方法）。
- 第四章包含三个企业案例：Rodobens（银行）GMV超额180%；Takeda（生命科学）每月45万作业处理30亿记录；Holiday Inn Club Vacations（酒店）实现360度客户视图，促进个性化推荐与交叉销售。
- 第五章阐述Capgemini与Informatica的合作价值：提供技术骨架与治理脚手架，使企业在合规框架内安全利用AI，将数据转化为战略资产。
- 第六章介绍两位作者背景：Deepak Juneja（金融服务业首席数据战略师）和Mahesh Krishnan（凯捷全球数据治理实践负责人），共50年以上经验。
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