维度网讯，德雷斯纳咨询（Dresner Advisory Services）最新发布的AI、数据与分析治理市场研究显示，其核心业务用例主要集中在三大领域，包括执行仪表盘与KPI报告、财务规划与分析以及运营绩效监控。

该治理框架为组织提供了关于信息决策权、原则、政策、流程、人员及技术的监督与运行指南，旨在帮助组织实现其业务目标。此项研究已进入第四版，主要分析最终用户对治理的部署与看法，涉及相对重要性、业务用例、治理实践与政策以及解决方案支持等维度。

德雷斯纳咨询杰出分析师索尔·犹大（Saul Judah）指出，随着数据环境日益复杂，仅关注主数据等孤立领域的传统治理已显不足。他补充说，有效的治理如今必须覆盖数据、分析内容、人工智能（AI）与机器学习资产，并由正式计划、授权角色以及支持技术提供支撑。

约半数受访者表示，查找数据和分析内容仍存在一定难度。AI的普及以及企业范围内的资产共享，使得内容查找逐渐变得容易。

不过，研究中提到，由于组织中大量被使用和共享的资产缺乏治理且不受信任，这将在未来几年内带来重大挑战。研究显示，77%的组织认为，在数据、分析和AI资产中建立共同信任，以支持内部一致治理决策，其重要性为关键或非常重要。这表明，对具备信任模型能力的治理技术和数据目录的需求未来可能会增长。

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