提到
数据治理，很多人的第一反应无外乎：这是个啥？是大数据吗？数据还需要治理？好像是近两年很火的概念？每个字都认识，放一起就看不懂……
确实，相对于业务或其他方面，数据治理并非那么通俗易懂。对于很多人来说，数据治理仍旧是一个相对高深、晦涩的领域。每每想要了解学习，却总是被一连串看不懂的专业概念搞得“头大”，怎么也“啃不动”。
为了解决大家的难题，今天小亿就来带大家一起了解什么是数据治理、为什么要做数据治理、怎么做数据治理，以及做数据治理时的常见误区，一起走进数据治理这看似“神秘”的领域。
一、什么是数据治理？
简单来说，数据治理就是实现
数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。
这个过程怎么实现？通过采集、传输、储存等一系列标准化流程将原本零散的数据变成格式规范、结构统一的数据，同时对其进行严格规范的综合数据监控，保证
数据质量；然后对这些标准化的数据进行进一步的加工分析，形成具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型等，来帮助企业进行辅助决策。
比如，睿治
数据治理平台是由亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、
元数据管理、
数据标准管理、数据质量管理、
主数据管理、
数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通数据治理各个环节，十大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
睿治数据治理平台架构图
二、为什么要做数据治理？
1.国家加强监管，数据安全合规成重中之重
我国《数据安全法》已于2021年9月1日正式实施，与之配套的我国《个人信息保护法》也已经于2021年11月1日起正式施行。
它们强调了企业在保护数据安全中应承担制定相关制度保障数据安全、管理数据安全风险、上报数据安全事件等责任。尤其是在当下地缘政治博弈加剧的大背景下，如何进行数据合规建设，切实缓解数据安全风险是企业需要解决首要问题之一。
例如在去年闹出轩然大波的“滴滴出行赴美上市反遭全网下架”事件，就是由于滴滴严重违法违规收集用户个人信息导致。作为国内网约车行业老大，滴滴掌握了国内几百上千万用户的信息，赴美上市不仅对于大量用户信息存在安全威胁，更对国家地理信息问题存在威胁。最终，赴美上市156天后，滴滴宣布启动纽交所退市工作，并启动香港上市的准备工作。
目前，国家也逐步加强数据安全监管，为应对监管机构的合规要求，企业不得不重视大数据领域尤其是数据治理方面的投入，只有这样，真正做好数据安全防护的合规建设。
2.优化业务流程，提高生产经营效率
企业在发展过程中积累的大量数据在经过统一清洗加工整合后，质量显著提升，可以根据不同需求进行进一步的分析应用，直接赋能业务，优化内部决策过程，缩短决策链路，更科学高效。
同时，基于数据治理，可以帮助企业查找并分析出在运营过程中的重复、无效工作，帮助企业优化内部工作流程，提高经营效率；更清晰的数据定义和数据关系也能推动企业信息系统和相关制度、流程规范化、标准化，有助于降低数据管理成本，提高工作效率；数据的整合共享也能帮助打破数据孤岛，让跨部门、跨组织的业务协作更为便捷有序，更有效率。
3.改变服务模式，提升对外服务水平
通过有效的数据治理，还能有效提升对外服务水平与服务效率，给用户以更好的服务体验。
例如政务部门，在过去一直被人们诟病办事难、耗时长、办事效率低下，往往出现“几个部门跑断腿”还办不好一件事的情况，体验感极差。
这主要也是由于各部门之间信息资源分散不互通、人工处理工作量大、效率不高等原因导致。通过数据治理，就可以实现各部门数据的交换共享与业务流程的自动化和信息化，人们办事不用再来回跑，网上办、直接办也省去很多不需要的流程与麻烦，服务响应快，效率也更高。
三、数据治理怎么做？
数据治理是一个很宽泛的话题，涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具等一系列工作，这也让很多企业感觉无从下手。
不过虽然数据治理是一项系统工程，但也并非无章法可循。还是那句话，在做一件事之前，首先明确目的是什么，想要获得什么结果，然后锚定目标，去倒退拆解，就容易多了。
1.梳理业务，找目标
数据治理的最终目标是通过数据赋能业务，要让数据在业务中发挥价值，数据治理的所有活动都应该围绕真实的业务目标开展，建立数据标准、提升数据质量只是手段，并非目标。所以企业数据治理的第一步并不是分析数据问题，而是梳理业务，分析业务问题，找到企业的核心业务诉求，定义数据治理的目标和范围。
2.统筹规划，做准备
明确了数据治理的目标和任务后，就需要为其营造必要的治理环境，做好数据治理实施的准备，例如：
（1）评估数据治理的资源、环境和人员能力现状，分析与数据治理目标的差距，为制定
数据治理方案提供依据；
（2）摸排企业数据资产现状，数据分布、数据质量、数据管理现状、数据应用需求等情况，确定数据治理项目的目标和范围，评估数据治理的成熟度，确定改进内容和方向；
（3）调研企业内部不同部门对于数据的相关需求，以及具体工作流程等，尤其是核心业务部门；
3.制定方案，去实施
以数据治理目标为导向，结合摸排调研的企业现状，制定数据数据治理实施方案，包括组织架构和团队的构建、责权利的划分、具体实施方案、管理制度的建立和运行等。细化到具体的数据治理环节，要完善企业内部信息数据化，采集外部数据，整合数据，清洗、转换、分析、服务、应用数据。
要优化整个流程，制定统一的数据标准、质量规则、安全指标等，提升数据质量、控制数据安全，让数据发挥出最大的效益。
同时也要监督数据治理的构建和运行过程，保证实施过程与实施方案的符合、治理资源的可用和治理活动的可持续。
4.反馈改进，促优化
数据治理不能一蹴而就，而是需要建立起长效的持续运营机制，不断进行迭代和优化，将数据治理变成企业的一种机制、文化、习惯，融入企业之中。
因此在实施过程中，需要持续评估，不断收集问题反馈，指导数据治理方案的改进，优化数据治理的实施策略、方法、流程和制度，形成一个“实施—反馈—改进”的健康闭环，促进数据管理体系和数据价值体系的完善，为最终数据资源的管理和数据价值的实现提供保障。
四、数据治理常犯的4个错误
知道怎么做也不代表一定能做好，很多企业在真正实施的过程中总会遇到这样那样的问题，导致项目难推进，甚至项目失败的局面。
1.重IT轻业务
虽然数据治理对技术要求很高，但这并不代表数据治理就是一个纯技术项目，毕竟技术人员既不是数据的创造者，也不是数据的用户。而数据治理最终是要为业务所服务的，它们相辅相成、高度相关。
因此，大部分数据治理工作的重心应该是在“业务”上，脱离业务的数据治理策略，不仅无法对业务提升形成助力，反而可能会阻碍业务的正常发展，导致资源的大量浪费。
同时，业务是灵活多变的，数据治理的策略也需要根据业务变化灵活调整，只谈数据治理不谈业务，无法实现业务和IT的紧密协作，也无法形成整体合理的局面，是不利于项目发展的。
2.过于追求短期成效
数据治理，属于底层建设，打好地基再盖房子才更安全稳固。因此，建设初期的重点也在于数据规范、数据质量和数据安全的打造和建立。这个过程工作量庞大，且需要长期持续，但这个过程从表面上看往往看不出明显效果，只有数据治理走到末端，开始在业务中得到展示与实际应用后，数据治理的成果才得以显现。
很多企业往往在治理过程中就开始追求成效，导致基础未打牢，后续出现诸多问题。例如，数据规范未做好，数据出现质量问题，导致不可用；数据安全管控未做好，导致数据无法被安全地共享交换。
3.未进行体系化建设
数据治理并非一个单一的项目，它是涉及到企业的一整个体系建设，要让数据的价值得到发挥，合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段缺一不可。
这就需要根据企业自身行业、规模、数据量级等实际情况选择或开发适合的平台架构；将治理服务贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、存储、应用、共享整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性；在运营过程中，不断优化组织、规范、平台，保证数据治理的效果。
4.未得到企业上下的全力支持
企业数据治理能否成功的关键在于，自上而下每一个人是否都将自己纳入到数据治理的责任方与利益方，将数据思维贯彻工作始终。对于企业管理者来说，如果不重视数据治理，自然不会在上面花费太多时间、金钱和精力；对于企业员工来说，如果不重视数据治理，那么相关工作就会浮于表面，难以落到实处，数据治理工作终究还是会失败。
要得到全面支持，其实也是需要一个长期持续的教育，帮助他们建立数据思维、培养工作习惯。可以通过相关的政策指导、产品等系列培训来进一步完善和巩固数据治理成果。同时，了解他们的需求，收集他们的使用反馈，确定哪些信息或者协作工具对他们来说更重要，然后不断进行改进。毕竟只有有用且好用的工具才是员工真正需要，且愿意主动使用的。
前面说了这么多，想必大家对数据治理已经有了一个基本的了解了。作为一个系统性的工程，数据治理远比我们想象中更为复杂。因为数据治理并非一个简单的项目，也不是一蹴而就的，它是一个持续运营的过程，前期基础建设、治理过程服务，以及后期运营执行都同等重要。只有稳扎稳打，走好其中的每一步，数据治理才能获得最终成功！
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