如何使数据治理更具可管理性和统一性

数字经济的崛起推动了社会发展，不仅为消费者提供了更多的选择和便利，也促进了新的业态和经济模式的诞生。越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。

数字经济的崛起推动了社会发展，不仅为消费者提供了更多的选择和便利，也促进了新的业态和经济模式的诞生。越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据是数字经济的核心，是推动新经济发展的关键。随着数据在经济社会活动中的支撑和引领作用愈发突出，数据治理的热点和难点问题也陆续出现，引发各界的广泛关注。如果缺乏有效的数据管理，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定数据治理策略用以保证所需数据的有效性、安全性以及可用性。

一、什么是数据治理
数据治理是组织中涉及数据使用的对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。简单来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理和使用进行监督管理。涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。
二、国内企业数据治理现状
IT系统孤岛化
大多企业数据分散在开发语言不一致、架构不统一、数据库多样化的系统中，导致企业内部缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，于是数据的价值不能充分发挥。
数据质量参差不齐
企业内并不是所有数据都是数据资产。如果没有统一的录入工具和数据出口，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障。
存在数据安全隐患
数据资产管理上，正在由传统分散式的人工管理向计算机集中化管理方向发展，数据的安全问题愈来愈严重。
缺乏有效管理机制
企业由于数据产权不明确，管理职责混乱，管理和使用流程不清晰等，在数据流转过程中，导致了大量的垃圾数据。
三、如何进行数据治理
解决存储问题
根据数据存储和数据集的大小，制定数据存储方案。利用层次体系，根据使用频率来存储数据。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。
数据校验
通常数据源都是非常庞大且多样的。需要通过专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。
数据的使用、共享与分析
仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定，确保数据被合理合规的使用。
建立访问管理制度
明确访问者的权限。与人力资源部和采购部紧密互动，对用户和数据本身设置访问级别，确保数据所有权和责任。
管理元数据
没有管理的数据生命周期是不完整的。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。元数据包含采集或生成的日期，数据的来源，语义分类、信息访问的级别及其他企业所必须的信息。
制定数据安全计划
数据安全计划必须是有效的且可用性高的，包括数据的收集、验证、存储、访问和使用，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。因此，必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。

四、数据治理工具
数据治理的本质是盘点数据资产、提升数据质量，实施数据全生命周期的管理。工欲善其事，必先利其器。一套好的数据治理工具，能让企业的数据治理工作事半功倍。
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