| 加速 ESG 的數據治理

加速 ESG 的數據治理

NATHAN TURAJSKI/ Senior Director, Product Marketing, Data Governance & Privacy

環境、社會和公司治理 (ESG) 是 CDO、CFO 和數據管理員的新興話題—對一些人來說，也是一個有爭議的話題。投資者和其他利益相關者不僅要求透明地了解組織如何有效地保護和使用數據來創造價值，而且越來越多地了解他們如何通過關注企業社會責任和環境影響來實現長期可持續性。

這是對數據治理歷史觀點的新轉折，以控制風險或作為數位轉型的推動者。它涉及推廣超越經濟和盈利能力的可持續性新定義。現在對企業進行審查以更好地了解其目的，例如從道德角度使用數據。

回顧治理、風險和合規性 (GRC)，看到與 ESG 的融合也就不足為奇了。過去的數據治理計劃主要關注數據濫用和丟失的風險，通過保持數據鎖定和安全並與監管合規政策同步來解決。然而，我們最近在數位轉型過程中看到了一種轉變，即尋求更好地平衡風險與所需的增長機會。一個典型的例子是使用分析利用數據智能來改善業務成果。

因此，使用數據來推動增長和利潤的需要帶來了道德管理的一個有趣的新交叉點，而不僅僅是避免風險。新出現的問題是數據是否正在實現可持續發展的世界和工作環境。對於許多立足於 IT 安全和數據保護領域的傳統數據管理員而言，這可能是一個新的且可能引起爭議的概念。但它可以被視為風險與回報的重新平衡，以幫助確保數據的道德結果，以幫助證明組織做得很好。作為回報，它可以通過更新後的可持續性定義來激勵投資者和其他人。

數據治理的下一個時代：理解數據的目的

以下是 CIO、CSO 和 CDO 在過去幾十年中如何部署數據治理工具和功能的快速快照，重點是：

• 2000 年代——管理風險、保護數據訪問免遭濫用或外部濫用以及簡化審計和報告（薩班斯-奧克斯利法案、PCI-DSS、HIPAA 等時代）
• 2010 年代——實現數位轉型，通過數據分析創造產品和服務個性化等價值，避免違反消費者信任（GDPR、CCPA 和其他隱私法規）
• 2020 年代及以後——展示數據和人工智能的道德使用以實現可持續發展和擴大數據素養以支持社會和環境責任目標（ESG、歐盟人工智能法案）

當今的組織越來越受到實現可持續發展的世界和工作場所責任的影響，同時仍在充滿風險和機遇的商業環境中航行。就其核心而言，對數據及其用途的清晰理解一直是確定適當使用的關鍵。隨著 ESG 法規的興起，我們現在看到的授權要求投資者通過不惜任何代價超越利潤的企業管理來做出明智的選擇。

駕馭 ESG：旅程中應考慮的事項

作為當今數據治理計劃的一個新興關注領域，並且 ESG 要求仍在進行中，核心數據管理功能和注意事項可以幫助為未來的成功奠定基礎。好消息是，許多解決數據治理核心章程的工具和程序可以擴展並應用於 ESG 範圍——即使未來仍有待更充分地確定。
作為我們的數據賦能專家系列的一部分，我們最近採訪了 Federated Hermes，這是一家在解決 ESG 問題上處於領先地位的全球金融公司。以下是他們 ESG 之旅的一些重要見解：

數據文化和素養： 就 ESG 的重要性對團隊進行教育，以提高認識和採用。為了支持包括 ESG 在內的不斷發展的數據治理定義，組織需要了解存在影響投資者和其他利益相關者的道德問題，而不僅僅是保護數據或從中獲取價值。避免以數據為主導的決策導致有毒的工作場所或損害自然環境的項目是 ESG 的核心。
數據使用應支持符合 ESG 政策的價值創造機會。要強調 ESG 的重要性，請利用具有培訓工具的現有數據治理計劃來提高數據素養。這些計劃還應將數據視為有價值的資產，並強調保護和實現合乎道德的使用。

數據透明度： 報告遵守 ESG 政策的可見性。數據編目、數據沿襲和數據質量等數據治理工具不僅可以幫助提高數據的可靠性。他們還可以闡明數據的使用方式，幫助發現整個組織的數據來源和數據移動，並為 ESG 報告提供洞察力，以衡量和改進政策合規性。以可信數據為基礎，向業務部門準確、全面地報告可以幫助證明是否需要解決數據處理和使用方面的差距。這將為組織的可持續發展做好準備，因為投資者和監管機構要求在未來幾年具有可見性。

數據民主化： 負責任地共享數據，以平衡風險和有目的的回報。負責任的數據使用的最後一英里通常是最困難的——將組織數據消費者與他們需要的數據智能聯繫起來，以推動道德和負責任的數據驅動決策。成為數據驅動型組織需要可信數據——不僅是數據的質量和保護，還需要數據的適用性。
有助於消除實施 ESG 驅動政策的風險和不確定性的自動化是關鍵。無論目標是根據定性數據做出最佳決策，還是在知道數據資產可靠的情況下實現最佳結果，都是如此。數據市場有助於在可信數據的基礎上加速業務成果。這使得 ESG 要求易於集成和滿足，並為數據最終如何交付給用戶提供了一個框架。

儘管關於實施 ESG 以及人工智能和數據的立法將如何發揮作用以確保其合乎道德的使用仍然存在懸而未決的問題，但進步的組織並沒有採取“觀望”的態度。相反，他們正在制定新的最佳實踐並更新現有最佳實踐，以更好地了解他們的數據格局，獲得透明度以縮小數據治理方面的差距，並教育企業公民注意未來的新範例。