对数字化时代的企业来说，数据治理难做，但应该去做

近些年来，随着时间的推移，数字化、数字经济以及数据要素的增长越来越快，在以前还曾备受质疑的数字化时代已经在悄然间间改变了人们的工作生活娱乐等原有的一切。据中国互联网络信息中心《中国互联网络发展状况统计报告》统计，截止2021年12月，我国网民规模已经达到10.32亿，其中网络视频9.75亿，网络购物8.42亿，网上外卖5.44亿，在线办公4.69亿......

新一代数字化相关技术的应用，使得数字化产品和服务覆盖了社会的方方面面，也让数据成为了构建现代化社会的核心元素素，让人们明白数据不只是人类活动产生的附加品，还能够在应用过程中促进人类活动发展、优化和改变，真正成为了个人、机构、企业乃至国家的新型资产，变为现代社会的第五大生产要素。

数据治理是什么

其实数据治理的定义很简单，和数据分析、数据质量、数据管理类似，都可以从数据治理这个词本身去探寻其背后的含义。一般来说，数据治理已经有比较成熟的概念，指的是企业中涉及数据使用的一整套管理行为。通常由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

用通俗的话来说，就是把企业内外部的数据进行统筹规划，把不同来源、不同部门、不同业务、不同格式的数据，统一规划为具有一定规范、标准、格式的数据，从海量杂乱的数据转变为具有规律，能够进行数据分析、数据利用的高质量数据，这样一来就能提升数据质量，也就是提升数据的价值。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

不过企业在进行数据治理战略规划前，需要由高层管理人员开始，系统化的了解数据治理相关知识，明白数据治理不是单纯引入什么技术或不是某个软件系统就能在短时间内完成的短期项目，而是一种通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，也就是我们俗称的系统级工程。不同企业有不同的数据治理方案，比如有些企业可能直接自上而下以企业为单位治理数据，也有部分企业选择从某项业务切入。

数据治理的目标

对企业来说，数据治理的意义就在于能够不断提升数据质量，规范数据存储、传输、处理、分析等数据全生命周期的过程，让企业能够更方便快捷地使用数据，将数据转化为实际的价值资产。

有些人可能比较好奇为什么数据对企业来说这么重要，需要通过数据治理这一复杂、长期的过程来提升数据的利用价值。其实很简单，远的就不说了，前些日子中央全面深化改革委员会第26次会议召开，会上审议并通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，要全面提升数据地位，并宣布构建数据基础制度体系，这就是对数据价值的最好认可。

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所以说数据治理的意义是毋庸置疑的，企业应该考虑的是数据治理应该达到什么样的目标，朝什么方向大力发展。通常对于企业来说，影响数据价值的主要原因是数据质量过低，导致数据分析结果可信度低、准确性差，所以提高数据质量是大多数企业共同的目标。

以企业发展为基准，我们可以初步确定确立数据治理的目标：

1. 完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；

1. 准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；
2. 及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；
3. 一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；
4. 唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。

数据治理的正确流程

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1、组建数据治理团队，给予实际管理权限

数据治理不是简单的技术、软件应用，需要一支强有力的团队来规划、推行、监督才能让企业朝着数据治理规划好的目标方向走。所以企业的企业高层管理人员应该组建一支对数据治理有足够认识，对行业和企业业务有充分了解，有丰富管理经验的数据治理团队，并在幕后持续进行关注，给予足够权限，保证各部门员工配合。

2、评估数据质量，确定数据治理任务

企业在进行数据治理规划时，最重要的就是确定任务目标，只有确定了目标整个企业才能劲往一处使，共同维持数据治理的过程。所以企业在数据治理任务前，数据治理团队应该以数据的完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性作为标准，从数据分析角度评估企业当前数据质量，根据评估结果针对性的确定企业数据治理任务。

3、规范业务流程，建立规则文档

想要让数据治理变成一个长期持续的体系，企业就需要通过文档规则来对数据治理进行规范。所以，数据治理团队可以选择从业务流程，也就是数据产生的源头开始，对其进行规范化、流程化、标准化处理，并建立相关业务规则文档，保证业务部门能够在人员流动中保持数据治理意识。

4、确认业务指标，划分数据层级

在数据治理工作中，对数据进行指标、标签分类非常重要，数据治理团队可以和业务人员沟通协调，并要求合作为业务数据建立对应的指标体系，划分核心数据指标，进行分类分级。

5、进行信息化建设，优化数据机制

数据治理团队可以为企业进行信息化建设，安装业务信息系统，让业务数据能够自动传输到对应数据库，更进一步，还要部署商业智能BI，让不同数据库中数据经过ETL处理，自动存储到数据仓库。

6、建立监控预警机制，关注异常数据

在完成信息建设后，数据治理团队可以利用商业智能BI，协调分析和技术人员制作企业核心数据可视化监控页面，根据KPI指标和关键业务节点制定图表内容，实时查看企业异常状况。

7、完善业务数据闭环，促进数据可持续健康发展

数据治理团队可以对整个数据治理周期流程进行整合，形成一套完整的“业务-数据-处理-存储-调取-利用-分析-可视化-预警-决策-业务”闭环流程，让数据在过程中不断优化，持续提高数据质量。