71、机器学习数据治理：策略、挑战与未来趋势

机器学习数据治理：策略、挑战与未来趋势

1. ABC 公司的变革管理方案

为应对机器学习（ML）数据治理中的挑战，ABC 公司制定了多方面的变革管理计划，聚焦于利益相关者参与、清晰沟通、持续支持和技术的战略运用。

• 利益相关者参与 ：ABC 公司认识到治理举措的成功高度依赖关键利益相关者的支持。从一开始，公司就让数据科学家、IT 人员、合规官员和业务领导参与治理政策的制定。这种包容性方法不仅通过提前解决利益相关者的担忧减少了阻力，还使他们成为变革的倡导者。
• 清晰一致的沟通 ：有效沟通是变革管理策略的基石。公司优先在组织各层级清晰一致地传达实施 ML 数据治理的原因，包括监管要求、数据治理不善的伦理影响以及采用强大治理实践的长期益处。通过定期更新、问答环节和市政厅会议保持透明度。
• 持续支持与培训 ：考虑到员工的抵制往往源于缺乏理解或对未知的恐惧，ABC 公司大力投资员工培训和持续支持。公司为不同角色量身定制了全面的培训计划，包括实践工作坊、在线模块和一对一辅导，并建立了治理专家支持网络。
• 利用技术实现整合 ：为促进过渡，ABC 公司借助技术将治理实践融入现有流程。关键技术解决方案包括自动化合规检查和监控 ML 模型性能，减少了员工的手动负担，确保治理实践的一致应用，并提供实时洞察。

通过实施这一变革管理计划，ABC 公司成功克服了员工抵制和流程不一致的挑战，顺利过渡到以治理为重点的组织，加强了 ML 数据治理实践，构建了更具弹性、合规和