聊聊开始数据治理前必须了解的四个内容

一 数据治理应是什么

数据治理是当今现代企业面临的最重要挑战之一。然而，这是一个广泛而复杂的话题，即使是经验丰富的 IT 专家也很容易感到困惑。

数据治理是一种必要的方法，它允许组织通过实施有关数据所有权和使用的严格标准、程序和法规来控制其数据。

数据治理的主要目标是实现更好的合规性、更适合数据分析的更高数据质量，并帮助确保一流的业务决策。

数据治理的好处包括降低成本、提高效率、提高安全性以及透明的角色和责任。 

二 数据治理核心原则

数据是几乎所有企业的支柱，无论是小型、中型还是大型。而且数据产生的速度是过去的很多倍。因此，必须以最高优先级管理数据，以实现预期的业务目标。否则，不受管理的数据可能会毁掉业务。这就是数据治理如此重要的原因。数据治理可以定义为对组织数据的质量、可得性、可用性、安全性和一致性的整体管理。

有一些核心原则可以推动成功的数据治理实施：

将数据视为资产：在任何组织中，数据都是最重要的资产。数据具有真实、有形和可衡量的价值，因此必须将其视为跨组织不同层级的有价值的企业资产。数据是组织决策的关键影响因素，因此企业需要确保以谨慎和流程驱动的方式定义、控制和访问其数据资产。因此，管理层可以对数据的准确性和输出充满信心。

数据所有权和问责制：在成功的数据治理过程中，必须明确定义数据的所有权和问责制。在一个组织中，数据必须明确定义为企业级集成，并且只能通过授权流程访问。由于组织的所有层级都使用数据，因此 IT 部门不应该是唯一的所有者。数据治理的参与必须来自所有部门才能使其成功。

遵循标准化的规则和法规：数据治理流程应遵循标准化的规则和法规，以避免风险和违规行为。组织应该为数据访问、数据定义、隐私策略和安全标准等事物定义适当的规则和指南。应严格遵守这些标准化政策，以避免数据混乱。

一致地管理数据质量：必须从一开始就一致地管理数据质量。必须根据定义的质量标准定期测试企业数据。

变更管理：对于一个组织来说，跟踪一段时间内的数据变更是非常重要的。因此，数据治理流程应主动定义变更管理活动。

数据审计：数据审计是组织中的标准流程。因此，数据治理流程应支持透明的审计政策。

三 数据治理不是什么

明确数据治理不包含的内容非常重要，通过明确区分什么是数据治理和什么不是，我们将能够制定有效的数据治理策略，并选择正确的工具来实施它。

1. 数据治理并非纯粹由 IT 驱动

相反，它是一种公司范围的方法，用于实施有助于数据保护、数据安全、数据标准、数据集成和使用元数据管理的流程。因此，它是一种一致的方法，适用于整个企业的所有数据，而不仅仅是与 IT 相关的数据资产。

2. 数据治理与谁拥有数据无关

数据治理是关于定义和阐明谁通过严格执行的角色来控制数据价值本身，例如数据所有者、数据管理员和数据保管人。这也减少了部门之间的孤岛心态冲突，因为数据治理提供了跨职能数据。

3.数据治理不是一个快速的项目

我们无法在预定义的时间范围内从头到尾执行数据治理策略。这是一个连续的、迭代的过程，其中一个过程一个一个地持续实施。在制定数据治理计划方面取得最大成功的企业都是根据反馈逐步实施的。

4.数据治理不是低效的官僚主义和不必要的繁文缛节程序

如果实施不当，过度控制会导致决策受阻。然而，真正的数据治理以创建一个健康高效的环境为中心，在这个环境中，决策反映了既定的角色和指导方针。

四 数据治理最佳实践

1. 没有高层管理人员的全力支持，切勿尝试启动数据治理

数据治理在很大程度上依赖于让每个人都参与进来，并始终保持沟通渠道畅通。在讨论可能出现的潜在问题和挑战时，所有参与者都必须诚实。

2. 不要试图一次实施所有数据治理计划

从小处着手，收集反馈并进行相应调整。数据治理不是一场竞赛；这是一个由许多较小的计划组成的持续过程，其中不断迭代是成功的关键。设定明确的期望和目标以及可实现的目标。

3. 良好数据治理的研究实例

无数组织已经实施了数据治理方法，如果不从他们过去的经验中吸取教训，那将是一种浪费。在网上可以找到许多数据治理实施的用例、模板、文献和成功模型。阅读他们的推荐书可以帮助您避免一些常见的陷阱。

4.建立关于文档的明确规则

每当对任何要素或程序有疑问时，可以参阅这些文档。识别和分配角色，促进所有业务部门成员之间的沟通——数据治理取决于团队合作和透明度。为利益相关者提供有意义且与业务相关的结果。

本文来自微信公众号 “数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。

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