企业如何做好数据治理
企业数据治理现状普遍存在缺乏统一的数据视图、安全的数据环境、数据价值管理体系，同时也容易形成数据孤岛，出现数据质量低下常见现象;数据治理不是一蹴而就的而是一项繁杂、长期需要工匠精神和锲而不舍的工作，没有一针顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。只有将数据治理变成一种常态化机制，形成一种习惯、一种文化、持之以恒、不忘初心、不懈努力，才能达到预期目标。
一、数据治理定义
数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
二、数据之林为何如此重要
制定良好的数据治理计划，所带来的优势是非常显著的，主要有：
1）标准化的数据资产管理方法、流程和策略，将有效提高数据运营效率；
2）企业将获得更干净、质量更高的数据，为进一步的数据活动打好基础；
3）提高数据安全性，保证合规性；
4）使数据更容易与业务建立紧密连系，推动数据资产的变现；
三、企业如何做好数据治理
1、找症状，明确目标
任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。
2、理数据，现状分析
针对企业数据治理所处的内外部环境，从以下四个方面入手，进行数据治理现状的分析。
1）人员方面：数据人才的资源配置情况，包括数据标准化人员、数据建模人员，数据分析人员，数据开发人员等，以及数据人才的占比情况。
2）组织方面：是否有专业的数据治理组织，是否明确岗位职责和分工。
3）数据方面：梳理数据质量问题列表，例如：数据不一致问题，数据不完整，数据不准确、数据不真实、数据不及时、数据关系混乱，以及数据的隐私与安全问题等。
4）流程方面：数据管理的现状，是否有归口管理部门，是否有数据管理的流程、流程各环节的数据控制情况等；
3、数据治理成熟度评估
数据治理成熟度反映了组织进行数据治理所具备的条件和水平，包括元数据管理、数据质量管理、业务流程整合、主数据管理和信息生命周期管理。数据治理成熟度评估是利用标准的成熟度评估工具结合行业最佳实践，针对企业的数据治理现状进行的客观评价和打分，找到企业数据治理的短板，以便制定切实可行的行动方案。
4、数据质量问题根因分析
数据治理的目的是解决数据质量问题提升数据质量，从而为数据驱动的数字化企业提供源动力，而提到数据质量问题，做过BI、数仓的同学一定知道，这是一个技术和业务“经常打架”相互推诿的问题。
5、业务影响及实施优先级评估
通过数据治理成熟度评估，从组织、流程、制度、人员、技术等方面找到企业在数据治理的待提升的领域和环节，再通过数据质量根因分析找到数据质量问题发生的根本原因，进一步明确了数据治理的目标和内容。再接下来，就需要确定数据治理策略，定义数据治理的实施优先级。
6、制定数据治理行动路线和计划
路线图是使用特定技术方案帮助达到短期或者长期目标的计划，用于新产品、项目或技术领域的开发，是指应用简洁的图形、表格、文字等形式描述技术变化的步骤或技术相关环节之间的逻辑关系。路线图是一种目标计划，就是把未来计划要做的事列出来，直至达到某一个目标，就好像沿着地图路线一步一步找到终点一样，故称路线图。
7、制定数据治理详细实施方案
数据治理详细实施方案是用于指导主数据的各项实施工作，一般包括：数据治理项目管理、数据治理核心领域、数据治理支撑体系三个方面。
1）数据治理支撑体系包括：组织（组织架构、组织层次、岗位职责）、制度（管控模式、规章制度、考核机制）、流程（归口部门、管理流程、流程任务等）、技术（数据集成、数据清洗、数据开发、数据应用、数据运营、支撑平台、实施方案等）。
2）数据治理项目管理方案包括：项目组队、项目计划、质量保证计划、配置管理计划、培训和售后等。
3）数据治理核心领域包括：数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理。
8、数据治理实施过程控制
任何项目的质量和进度是需要良好的项目管理来保证的，数据治理也一样。数据治理实施过程控制是对数据治理项目的范围控制、进度控制、质量控制和成本控制，通过对企业的各项资源的合理协调与利用，而达成的数据治理目标的各种措施。从项目管理的角度来讲也是项目管理的黄金三角：范围、时间、质量、成本。
9、监控评估数据治理实施效果
随着大数据技术的不断发展，应当从企业的全局数据治理环境的角度，明确数据治理关键技术运用及其标准规范，构建成效评估指标体系，进行治理效果评价；并运用数据治理能力成熟度模型再次评估，界定数据管理层次，从而使得跨系统、跨业务、跨部门的数据治理体系的建设与实施能够通过各方协作顺利进行，实现卓越数据治理，进而通过数据驱动业务、数据驱动管理和运营以实现企业的降本、增效、提质、创新。
10、数据治理持续改进
数据治理工作应向企业生产、销售业务一样作为一项重点的业务工作来开展，构建专业的数据治理组织，设置合适的岗位权责，建立相应的管理流程和制度，让数据标准贯彻到每个业务环节，形成一种常态的工作。在笔者看来，在数据源头加强企业数据的治理，让常态化治理成为日常业务，才能从根本上彻底解决企业数据质量的各种问题，让数据真正转化为企业资产，以实现数据驱动流程优化、数据驱动业务创新、数据驱动管理决策的目标。
