全球混合云采纳的加速，企业必须完善数据治理策略，以应对日益复杂的环境，并确保在各种环境中实现无缝操作。
采用统一的监控和容器化方法将对提升数据可移植性和维持跨多云生态系统的一致性发挥关键作用。
数据治理将越来越依赖于新兴技术，以有效地管理和保护数据。
通过混合企业方式，可以有效平衡集中化与去中心化的数据治理。
建议建立一个中央数据治理团队来领导这一计划。
这个团队应当从去中心化的团队收集需求，制定政策和指南，采购并提供数据管理工具，同时对去中心化团队进行教育和辅导。
中央团队必须拥有强大的授权，并得到高级管理层的支持。
定期向高级管理层汇报，以及设立固定的双月数据治理委员会会议，由中央团队设定议程，也是至关重要的。
AI工具的上线
与此同时，AI驱动的工具正在通过自动化常规流程和增强决策能力，彻底改变数据治理能力。
AI工具对数据治理的最大影响来自于它们自动化流程的能力，以及动态确保符合规定的功能。
它们可以快速扫描和分类数据，识别哪些数据受到特定法律（如GDPR或HIPAA）的约束，并确定如何应用或执行相关政策，这不仅加速了合规过程，还减少了人为错误。
然而，挑战之一是将这些工具与现有系统集成，尤其是当数据没有良好企业、标签不清，或者存储解决方案来自多个区域时，使得AI驱动的工具很难准确识别和管理数据。
数据织物的兴起
数据织物（Data Fabric）解决方案的兴起将统一来自不同源的数据管理，帮助企业无论数据存储在哪里，都能够保持对数据的可见性和控制。
这种统一框架在混合云环境中尤其重要，因为数据往往分布在本地系统、公有云和边缘设备之间。
对于拥有分布在多个位置的数据的企业——无论是多云部署、混合部署，还是仅仅是多个物理数据中心，数据织物至关重要。
这并不意味着所有数据都必须集中存储，因为数据虚拟化技术使我们能够将源数据保留在原地，同时通过数据虚拟化将其提供给数据平台。
这使得企业内的数据更易于发现，并能更好地进行治理。
全面监控方法
在混合云环境中，监控需要采取一种全面的方法，结合策略、工具和专业知识。
首先，一个统一的监控平台，能够整合来自本地和多个云环境的数据，是实现无缝可视化的关键。
端到端的可观测性使团队能够理解应用、基础设施和用户体验之间的相互作用，从而更高效地进行故障排除。
IT、DevOps和安全团队的协作确保了监控工具的有效使用——将数据转化为可操作的洞察，从而提升性能和用户满意度。
最佳策略是尽量简化操作。
尽量避免使用多个不同的工具，因为这样一来，您的监控项目就变成了一个集成项目，反而偏离了您真正要做的事情。
另一个关键建议是避免盲目监控“所有内容”。
您最终只会得到一些无人处理的警报，当这种情况发生时，重要的警报也往往会被忽视和遗漏。
传统系统与现代数据治理工具的整合
将传统系统与现代数据治理解决方案进行整合涉及多个步骤。
现代数据治理系统，如数据目录，在使用来自各种系统的元数据时表现最佳。
然而，传统系统中的元数据通常缺乏或范围有限。
因此，必须采取措施在传统系统中创建并提供必要的元数据，以便将它们纳入数据目录。
一个常见的障碍是缺乏REST API集成。
现代数据治理和管理解决方案通常采用API优先的方式，因此启用传统系统中的REST API能力有助于促进集成。
逐步更新传统系统，以支持现代数据治理要求，也是至关重要的。
数据治理走向国际化
当企业在不同国家或地区运营时，必须遵循各国不同的数据治理法规。
第一步是进行详细的法规审查与分析，提取适用于企业的具体要求。
通常，这种分析会揭示不同法域之间的重叠领域和显著相似之处。
这些问题可以通过制定适用于整个企业的通用数据治理政策和实践来解决。
对于特定场景下的要求，必须增加符合这些具体需求的政策和实践。
利用合规管理工具也有助于一致地监控和执行这些法规。
