许多数据治理程序都失败了，并且有很多原因，一线希望是，我们可以从这些失败中学到很多教训，我们可以从中汲取教训，并确保在我们的数据治理计划中避免发生这些失败。

政治学的规则之一是不要让数据驱动您的理论。换句话说，在查看要测试的数据之前，应该尝试提出一种理论。这样可以程度地减少误解因果关系的风险，因果关系是社会科学中的常见错误，为了理解这个规则，让我们看一个例子，每年冬天临近时，我们观察到流感病例数量增加，同时冬天手套的销量也增加了，富有想象力的人们可以提出一种“理论”，该理论认为使用冬季手套正在增加流感病例的数量。

确保数据质量是数据管理的重要方面，如今，越来越多被要求比以往更多地处理其数据库系统中数据的质量，质量数据的重要性不可夸大，糟糕的数据质量使典型的公司损失了其收入的10％至20％。尽管数据质量较低，但高质量数据对于遵守法规至关重要，想一想如果数据不准确，那么您如何确保对正确的数据应用了适当的控制措施，以符合适当的法规？

人工智能（AI）和机器学习（ML）如何影响我们的生活和开展业务方式没有任何限制，从医学诊断到自动驾驶，这些技术的应用似乎层出不穷，房地产也不例外，在整个行业中，机器学习已被用于预测市场趋势，预测风险，计算估值，执行有效评估，使属性与客户偏好匹配等，简而言之，用户的下一个住所理论上只需单击即可。

您如何明智地将安全措施整合到您的数字化转型计划中？考虑这四种策略，得益于自动化流程，简化工作并更好地了解组织数据的好处，因此，无可争议的是数字化转型的价值，但是仅仅因为它是必不可少的并不意味着它很容易，变革是艰巨的，成功的数字化转型需要一个村落-从帮助实施工具的IT合作伙伴和内部员工到高管，每天将工作成果传达给与新技术接轨的团队成员。

以便在准备构建数据治理计划时对组织的数据环境进行自我评估。该测试将帮助您专注于对组织有意义的事情，同时诚实地评估您满足组织需求的程度，数据治理测试将对您有用的方法是，如果您回答了这些问题并诚实地评估了组织的当前状况，您会很快发现所提出的问题确实是纪律方面的陈述，您还会发现，要求您与语句匹配的答案与您之前看到的任何答案都不相同，答案的撰写方式对您诚实地对待自己的评估非常重要，该练习的目的是使您能够审视环境中可以利用的积极方面，以及在将数据作为有价值的企业资源进行治理方面有改进的机会。