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数据治理理念与内涵

国际数据(ju)管(guan)理协会(DAMA)给出的(de)定义:数据(ju)治(zhi)理是对数据(ju)资产管(guan)理行使权力(li)和控制的(de)活动集合。

国际数据治理研究所(DGI)给出的定义:数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息，在什么时间(When) 和情况(Where)下，用什么方法(How)，采取(qu)什么行动(What) 。  DAMA 和 DGI 的定义都比(bi)较精(jing)炼，我们白话(hua)一(yi)点(dian)的说，数据治理(li)是一(yi)个(ge)管(guan)理(li)体系,是组(zu)织中涉及数据使用的一(yi)整套管(guan)理(li)行为。

数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)理的(de)最终目(mu)标(biao)是提升数(shu)据(ju)(ju)的(de)价值，涉及到数(shu)据(ju)(ju)的(de)整(zheng)个生命周期管(guan)理、数(shu)据(ju)(ju)标(biao)准规(gui)范、数(shu)据(ju)(ju)质量管(guan)理、数(shu)据(ju)(ju)安全性和(he)合规(gui)性管(guan)理等(deng)多个方面(mian)。

数据治理的事项

理清数据资源：首先(xian)要明确企(qi)业内部的(de)(de)各(ge)类数(shu)据资源，包括结构化数(shu)据和非结构化数(shu)据等，以(yi)及(ji)这些数(shu)据的(de)(de)来源、质量(liang)和使用(yong)情(qing)况。这个(ge)步骤可以(yi)通过对业务部门的(de)(de)需(xu)求(qiu)调研、对现有(you)系统(tong)的(de)(de)了解和分(fen)析、以(yi)及(ji)对数(shu)据质量(liang)进行评估来完成(cheng)。

制定治理规范：针对确认过的(de)(de)数(shu)据资源，需要(yao)制定相应的(de)(de)治理规范，包(bao)括数(shu)据清洗和整合的(de)(de)规则、数(shu)据格(ge)式(shi)和类型(xing)的(de)(de)定义、数(shu)据存储(chu)和备份的(de)(de)方(fang)(fang)式(shi)等(deng)。需要(yao)考虑数(shu)据的(de)(de)完(wan)整性(xing)、准确性(xing)、一(yi)致性(xing)、可读性(xing)和可维护性(xing)等(deng)方(fang)(fang)面的(de)(de)要(yao)求，同时还需要(yao)考虑数(shu)据的(de)(de)安全性(xing)和可靠性(xing)等(deng)方(fang)(fang)面的(de)(de)要(yao)求。

数据清洗整合：根据治理规范，对原始数(shu)(shu)(shu)据进行(xing)清(qing)洗和(he)(he)整合(he)，包括去除重(zhong)复和(he)(he)错误(wu)的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)据、补充缺失的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)据、将不同(tong)来源的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)据进行(xing)合(he)并和(he)(he)关联(lian)等。数(shu)(shu)(shu)据清(qing)洗和(he)(he)整合(he)可以提高数(shu)(shu)(shu)据的(de)(de)质量和(he)(he)可用性，同(tong)时还可以减少数(shu)(shu)(shu)据的(de)(de)冗余和(he)(he)重(zhong)复。

数据资源存储：将清洗和(he)整合后的(de)数(shu)(shu)(shu)据按(an)照规定的(de)格式和(he)流程录入到数(shu)(shu)(shu)据库(ku)或(huo)数(shu)(shu)(shu)据仓库(ku)中(zhong)，同时(shi)(shi)进行数(shu)(shu)(shu)据的(de)质(zhi)量检查和(he)完整性验证。并(bing)需(xu)要考虑数(shu)(shu)(shu)据的(de)准确性、完整性和(he)一(yi)致(zhi)性等方面的(de)要求(qiu)，同时(shi)(shi)还需(xu)要考虑数(shu)(shu)(shu)据的(de)可扩(kuo)展性和(he)可维护性等方面的(de)要求(qiu)。

数据维护监控：在数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)存储后，需要进(jin)行(xing)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)(de)维护和(he)监控，包(bao)括定期的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)备份(fen)和(he)恢复、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)质量(liang)的(de)(de)监控和(he)管理等(deng)，以(yi)确保数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)(de)安全(quan)性(xing)和(he)可靠(kao)性(xing)。同(tong)时还需要对数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)进(jin)行(xing)分类、分主题(ti)地进(jin)行(xing)整合，形成主题(ti)化的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)表，方(fang)便后续的(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)分析和(he)应用(yong)。

数据治理十大原则

数据治理六个纬度

【维度一：战略规划：启航的罗盘】战略一致性、业务对齐

在数据(ju)(ju)(ju)海洋(yang)中(zhong)航行，没有罗盘指引，再强(qiang)大的(de)(de)船只也难以前行。数据(ju)(ju)(ju)战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)与规(gui)划(hua)，就是(shi)企业(ye)(ye)数据(ju)(ju)(ju)治理(li)的(de)(de)罗盘。这一维度评估企业(ye)(ye)是(shi)否(fou)具备前瞻性的(de)(de)数据(ju)(ju)(ju)战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)，及该战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)是(shi)否(fou)与业(ye)(ye)务目(mu)标紧密对齐。有效(xiao)的(de)(de)数据(ju)(ju)(ju)战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)应包(bao)括数据(ju)(ju)(ju)资产的(de)(de)识别(bie)、治理(li)目(mu)标的(de)(de)明确(que)、以及战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)实施的(de)(de)跟踪与评估。领导(dao)层(ceng)的(de)(de)重视和参与，是(shi)确(que)保数据(ju)(ju)(ju)战(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)得以有效(xiao)执行的(de)(de)关(guan)键(jian)。

【维度二：数据质量：精准航行的保证】准确性、完整性、一致性

 数(shu)(shu)据质量是数(shu)(shu)据价值(zhi)的命脉。一(yi)艘漏(lou)水的船无(wu)法(fa)远航，同样，低质量的数(shu)(shu)据也无(wu)法(fa)支撑高质量的决策。这(zhei)一(yi)维(wei)度关注(zhu)于(yu)企(qi)业(ye)如何确(que)保数(shu)(shu)据的准确(que)性(xing)、完整性(xing)、一(yi)致性(xing)和时效性(xing)。通过(guo)建(jian)立数(shu)(shu)据质量标准、实(shi)(shi)施质量监(jian)控、实(shi)(shi)施数(shu)(shu)据清理和校验流程，以(yi)及建(jian)立问题响应机制(zhi)，企(qi)业(ye)可以(yi)有效提升(sheng)数(shu)(shu)据质量，为决策提供坚实(shi)(shi)的基础(chu)

【维度三：数据安全：护航的安全网】保护、合规、信任

在(zai)数(shu)据(ju)(ju)的(de)海洋中，安全(quan)与(yu)隐私是(shi)不可忽(hu)视的(de)风浪。数(shu)据(ju)(ju)安全(quan)与(yu)隐私维度着重(zhong)评估企业在(zai)数(shu)据(ju)(ju)保(bao)(bao)护(hu)方面的(de)措(cuo)施(shi)，包括数(shu)据(ju)(ju)加(jia)密(mi)、访问(wen)控制、合规性审(shen)计，以及对个(ge)人数(shu)据(ju)(ju)保(bao)(bao)护(hu)法律（如(ru)GDPR）的(de)遵(zun)守情(qing)况。强化安全(quan)措(cuo)施(shi)，不仅是(shi)合规的(de)需(xu)要，更是(shi)赢得用户(hu)信(xin)任的(de)基石(shi)。

【维度四：数据架构：灵活的船体构造】定义与管理数据的流动与结构

数(shu)据(ju)架(jia)构(gou)是(shi)(shi)数(shu)据(ju)治理(li)的(de)(de)骨架(jia)，决定了(le)数(shu)据(ju)如(ru)何(he)被组织(zhi)、存(cun)储和访问。这一维度评(ping)估企业(ye)是(shi)(shi)否拥有(you)清晰的(de)(de)数(shu)据(ju)架(jia)构(gou)设计，能否支(zhi)持数(shu)据(ju)的(de)(de)有(you)效集(ji)(ji)成(cheng)与共享。通过合理(li)的(de)(de)数(shu)据(ju)模型、元数(shu)据(ju)管理(li)以及数(shu)据(ju)集(ji)(ji)成(cheng)工具，企业(ye)可(ke)以确保数(shu)据(ju)在不同系(xi)统间流畅流动，支(zhi)撑业(ye)务的(de)(de)灵活扩展

【维度五：数据生命周期管理：航行的全周期维护】从生到死的管理

在数(shu)据也有生(sheng)命(ming)周期，从(cong)产(chan)生(sheng)、存(cun)储、使用到(dao)最(zui)终(zhong)的(de)归(gui)档或销毁，每个阶段都需要精心管理。这一(yi)维度考察企(qi)业是否建(jian)立了全面的(de)数(shu)据生(sheng)命(ming)周期管理策略(lve)，包括数(shu)据保留政策、存(cun)储优(you)化、过期数(shu)据的(de)处理等(deng)，以优(you)化资源使用，降低(di)存(cun)储成本(ben)，同时(shi)确(que)保合规性

【维度六：数据价值：发现宝藏的航程】洞察、创新、决策

数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)治理的(de)最终目(mu)(mu)的(de)，在(zai)于发掘数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)价值，将其转(zhuan)化为(wei)业务洞察和决策支持。这一维度聚焦于如何通过(guo)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析、数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)科学项(xiang)目(mu)(mu)和人工智能应用，将数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)转(zhuan)化为(wei)企业增长的(de)动力(li)。评估内容(rong)包括数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析能力(li)、数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)驱动决策的(de)实施(shi)情况，以及(ji)数(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)创(chuang)新项(xiang)目(mu)(mu)的(de)成(cheng)功率(lv)。

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