企业数据治理建设方法

数据时代，任何一家企业的数据都非常重要，企业的方方面面都需要相应的数据支持，通过对相关数据的收集、分析、处理、预判，企业可以对业务状况、管理工作等方面有精准的了解和掌握，从而做出合理的决策。而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。

数据时代，任何一家企业的数据都非常重要，企业的方方面面都需要相应的数据支持，通过对相关数据的收集、分析、处理、预判，企业可以对业务状况、管理工作等方面有精准的了解和掌握，从而做出合理的决策。而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。对于企业而言，借助数据治理，引领企业加快数字化转型，从而获取最大限度的价值。

一、数据治理的定义

狭义上讲，数据治理专注在数据本身。数据治理的目标，是对数据质量进行提高，同时确保数据的安全性，推进数据资源的整合、共享进程。广义上讲，数据治理是对数据实现全生命周期管理，包括数据采集、数据清洗、数据转换等。除此之外，只要是为整个数据生命期而展开的业务、技术、管理活动，都属于数据治理的范畴，比如数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等。

二、数据治理的意义
1、降低运营成本
提供统一而清晰的数据视图和拥有的信息可以帮助消除许多手动任务并解决几个冗余问题使成本和复杂性保持在较高水平。企业可以通过精细化和自动化所有可能的数据降低运营成本。这些流程大部分都流经多个系统，组织的多个业务部门的数据库和应用程序，例如：财务，人力资源资源，销售和市场营销等。
2、管理风险和合规
企业合规和风险管理很重要，尤其是受到严格监管的金融服务行业中，风险管理以及遵守外部法规和内部政策会引入其他要求数据使用的透明性以及基于这些数据的报告操作。通过定义所有必要的数据标准，政策和流程并形成具有明确角色和职责的框架，可控制这些策略应用的风险。
3、提升业务敏捷

通过建立一致的企业数据模型，统一的组织数据的展示和利用，从而让业务人员能够更快的获取用户及产品相关数据，获得最快的市场信息和洞察，从而能够提升业务对于市场的响应力，让业务更敏捷。

三、数据治理策略
1.构建企业级数据架构
企业构建的信息系统以满足功能应用为主，如果没有整体数据架构，应用系统就没有数据标准可参考，不可避免地会出现不同的应用系统使用不同的数据标准和数据库，导致数据交换、数据共享困难，数据完整性、数据一致性、数据冗余等问题突出。
2.加强信息系统设计
产生数据质量问题的第一个环节就是生成数据的源系统，在数据源头解决数据质量问题是提高数据质量非常有效的措施。加强信息系统设计和开发可以通过系统功能自动地规避大量数据质量常见问题。
3.建立主数据中心
主数据是描述核心业务实体的数据，这些数据变化相对缓慢并通常跨业务重复使用。企业内部不同应用系统、不同部门间需要共享数据的现象非常普遍，建立主数据中心不仅能避免各应用系统相互共享数据形成网状结构，同时能够保证对外提供准确、一致的数据。
4.搭建数据质量监控平台
通过搭建数据质量监控平台可以实现数据质量自动检查、监控，平台包括数据质量检查规则库、规则执行引擎、数据质量报告、报告推送功能。
5.实施数据安全工作
数据安全实施工作在数据安全管理制度的指导下执行，由技术人员完成，主要包括数据备份、恢复、脱敏、监控、审计等。

四、数据治理实践离不开软件工具
数据治理实践实施过程中，需要依托具体的软件工具来执行。而且随着技术的发展，软件工具的自动化、智能化程度不断地提高，在数据治理中的作用越来越大。亿信华辰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。亿信华辰睿治数据治理平台的十大产品模块可灵活组合使用，通过有型的产品支撑和实施方法论，解决大企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低的问题，依据企业特有的业务和架构，构建一套源源不断地把数据变成资产并服务于业务的、可持续让企业数据用起来的机制，让数据可见、可懂、可用、可运营。