数据治理概述
对企业数据资产进行规范化管理已经成为广泛认可的实践，但确保数据管理职能得到正确履行需要组织架构、原则、过程和规则。
数据治理的定义多样，包括来自权威机构如DAMA、ISACA、DGI、IBM和Gartner的多种观点。DAMA提出的数据治理定义被业界广泛接受，其将数据治理定义为对
数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）。
数据治理旨在确保在数据资产管理过程中，相关决策始终准确、及时和有前瞻性，数据管理活动始终规范、有序和可控，数据资产得到正确有效的管理，并最终实现
数据资产价值的最大化。数据治理应遵循正式、书面、可重复、可循环和可优化的过程，以及标准的、成熟的、获得广泛认可的规范。在数据治理的生命周期中，过程和规范应高度契合，以确保数据治理具有约束性和纪律性，始终保持正确的方向。
综上所述，数据治理的核心在于对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过高质量的数据不断创新数据服务，实现数据资产价值最大化，为企业
数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。
数据治理与数据管理的关系建立在治理与管理之间的互动基础上。治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理则根据治理的决策具体计划、建设和运营。大数据治理是数据治理的新领域，旨在评估、指导和监督组织的大数据利用。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等方式，实现大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造，并提供不断创新的数据服务。因此，大部分数据治理的方法论也适用于大数据治理，尽管需要在某些管理领域进行适当调整。
为什么要进行数据治理
尽管一些企业认为目前的数据规模很小且易于控制，暂时不需要进行数据治理，但实际使用中仍然会遇到诸多问题：
数据监管不力，导致脏数据出现；
数据体系规模逐渐扩大，管理混乱；
数据血缘丢失，无法回溯旧数据。
无论企业的数据规模如何，我认为制定数据治理规划仍然是必要的。为了考虑成本问题，可以分阶段进行实施。数据治理的必要性体现在以下几个方面：
数据的可用性和异常值的处理；
数据的来源和去向的血缘信息；
数据访问的安全性；
新数据加工的规范参考和标准管理。
提前制定数据治理规划可以节省后续改造成本，避免冗余重构或重新开始的情况发生。数据治理有助于在合理高效的监管体系下提供高质量、安全、可追溯的业务数据。
数据治理的几点误区
数据治理是否要做得全面。不同阶段和规模的企业，数据治理的实施程度会有所不同，建议根据自身情况分阶段进行，避免盲目扩大规模。
数据治理仅限于技术考虑。数据治理是整个组织的协作过程，包括业务线和管理组织，没有好的实施方案和协作机制，往往会事倍功半。
数据治理的短期见效性。数据治理是一个长期的过程，会随着企业数据规模和数仓规划的变更而调整，部分功能可能会在短期内见效，但完整体系的搭建短期难以实现。
数据治理需要先有工具平台。尽管工具和技术手段很成熟，但需要先有成熟的数据治理体系规划和策略。
数据治理的模糊性。数据治理是一个长期的工作，需要相关从业者根据企业的数据现状和管理模式去构建和调整，建议边做实践边总结归纳，采取小步慢跑的方式。
数据治理技术体系1、元数据管理
元数据，即企业数据的DNA，是数据治理过程中不可或缺的一环。元数据管理涵盖了元数据的创建、存储、整合和控制，是数据治理不可或缺的一部分。
基于业务需求，
元数据管理系统的建设可划分为以下四大模块：
(1) 元数据获取：统一收集、存储和输出各阶段的元数据，包括自动获取和手工获取两部分。
(2) 元
数据存储：包括存储元数据和元模型。
(3) 元数据功能：包括元数据的基础操作（如查询、新增、修改和删除等管理操作）、元数据分析（包括业务指标一致性分析、数据血统分析、数据影响分析等）、元数据权限管理以及元数据服务封装等。
(4) 元数据应用：包括元数据基础能力开放、报表指标优化清理应用、指标运算关系分析应用等。
2、主数据管理主数据是数据的源头，围绕主数据需求进行的数据治理工作往往成为各类组织推进业务数字化的首要任务。
主数据项目实施的标准流程分为咨询规划和实施落地两大部分，主要包括以下四个步骤：
(1) 现状分析与评估：了解企业现状，识别企业当前问题以及数据管理成熟度。
(2) 体系规划阶段：设计企业内部的组织架构、主数据管理制度、标准规范以及主数据运营。
(3) 主数据实施：根据顶层设计规划，制定编码分类、属性、字段、审批流程、整合清洗分发、集成切换策略等。
(4) 平台落地：将主数据实施内容落实到
主数据管理平台上，包括主数据模型、主数据维护以及相关治理内容。
3、数据标准管理
数据标准化是企业
数字化转型的基础，与企业数据管理的每个领域都密切相关，是数据治理工作的基础内容。
数据标准的建立通常包括以下五个步骤：
(1) 标准规划：构建数据标准分类框架，并制定开展数据标准管理的实施路线。
(2) 标准制定：在完成标准分类规划的基础上，定义数据标准及相关规则。
(3) 标准发布：征询意见，并在完成意见分析和标准修订后进行标准发布。
(4) 标准执行：将企业发布的数据标准应用于信息建设，以消除数据不一致。
(5) 标准维护：根据业务发展变化和数据标准执行效果不断更新和完善数据标准。
4、数据质量管理
数据质量管理涉及到数据生命周期各个阶段可能引发的各类数据质量问题的识别、度量、监控和改善，以提高数据质量。
全国信息技术标准化技术委员会提出了数据质量评价指标（GB/T36344-2018 ICS 35.24.01），包括完整性、一致性、准确性、时效性、唯一性和可访问性。
提升数据质量可参考以下七大步骤：
(1) 定义高质量数据：明确数据质量改进的目标和优先级。
(2) 定义数据质量战略：确保数据质量优先级与业务战略一致。
(3) 识别关键业务和质量规则：确定关键数据后，识别梳理数据质量特征要求的业务规则。
(4) 执行初始数据质量评估：定义可操作的改进计划。
(5) 识别改进方向并确定优先级：分析问题的业务影响，确定优先顺序。
(6) 定义数据质量改进目标：量化业务价值，设定具体的可实现目标。
(7) 开发和部署数据质量操作：制定实施计划，管理数据质量规则和标准、监控数据与规则的执行一致性，识别和管理数据质量问题，并报告质量水平。
5、数据交换共享
数据交换共享主要用于实现不同机构不同系统之间的数据或文件传输和共享，以消除数据孤岛，提高信息资源的利用率。
数据资源交换共享与开发应用平台按数据的流向自下而上分为五层，包括外部数据资源层、数据汇聚层、数据融合层、服务管理层和服务门户层。
6、数据安全治理
数据安全管理是用来实现和维护数据保密性、完整性、可用性、可核查性、真实性和可靠性的过程。
要做好数据安全治理，需要完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力，并加强数据安全审计。
7、数据生命周期管理
数据生命周期管理是一种基于策略的方法，包括数据的创建、使用、归档和销毁的策略和过程。
数据生命周期管理涉及数据的创建、使用、归档和销毁等阶段，需要制定相应的策略和措施。
总结
国内数据治理的主要成果主要体现在数据治理的范围、原则和促进因素方面。企业在开展数据治理工作时，应综合利用现有成果，结合自身特点，构建统一的数据治理框架和方案，以有效发挥企业数据资产的价值，引领数字化转型的进程。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
