[数据概念]一分钟弄懂数据治理

本文主要是介绍[数据概念]一分钟弄懂数据治理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

“ 数据治理是数据资产化的起点。”

数据资产化的趋势正愈演愈烈。然而，我们必须清醒地认识到，资产化的前提条件是拥有实际的数据资产。那么，这些宝贵的数据资产究竟源自何处呢？答案显而易见，它们源自企业日常运营中积累的丰富数据。

但是，如何将这些海量的数据转化为真正的数据资产呢？这并非一蹴而就的过程。首先，我们需要迈出关键的第一步——数据治理。数据治理是对数据进行有效管理、保护和利用的基础，它涵盖了数据的收集、清洗、整合、存储、分析和应用等各个环节。

通过严谨的数据治理，我们可以确保数据的准确性、一致性和完整性，提高数据的质量和可靠性。同时，数据治理还能够帮助我们发现数据中的潜在价值，为企业的决策提供有力支持。

数据治理是数据资产化的重要基石。只有在数据治理的基础上，我们才能将数据转化为真正有价值的数据资产，为企业的长远发展提供源源不断的动力。

今天我们就带大家快速理解何为数据治理，如何开展数据治理，对数据治理形成初步的概念，以便于理解其在数据资产化全流程中如何发挥作用。

01 何为数据治理

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在日常与同行交流的过程中，时常会感觉到数据治理这一概念往往难以被准确而清晰地传达。

一方面，对于传统行业的客户而言，“数据治理”似乎是一个遥不可及且抽象的词汇，即便我们尝试用各种方式解释，也常常难以触及他们真正的理解点，仿佛隔着一层难以逾越的屏障。

另一方面，数据治理本身确实是一个涉及多个复杂数据能力领域的综合性概念，它不仅包括了源数据的管理、数据质量的控制，还涉及数据编目、数据隐私保护、数据科学的应用以及数据的整合等多个方面。这些领域的复杂性和多样性使得数据治理的阐述变得更为困难。

那么，我们首先明确一下概念。

数据治理的目的：将数据视为组织的宝贵资产，通过系统性的管理和控制，确保数据的质量上乘、安全可靠，并随时可供使用，以支持业务决策和战略发展。

数据治理的本质：数据治理是一种综合性的管理体系，它涵盖了流程、角色分配、政策制定、标准设定以及关键绩效指标等多个方面。这些要素共同协作，确保组织内部信息的准确性、一致性、及时性和安全性，从而优化数据的使用效率，助力组织高效达成其业务目标和战略愿景。

02 概念详解

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单单前边两个定义还显得太单薄了一些。大家都知道，我们在IT领域的架构Architecture一词，其实是来自于古老的建筑行业的。下边我们就以建筑行业中的一些概念为例，解释数据治理的概念。

数据资产(Data Asset)：数据资产，就像房产管理中的建筑物或财产，是数据治理的核心。数据资产，包括数据产品或数据集，在妥善的治理和培育下能产生巨大价值，而管理不当则可能导致风险和损失。

数据（产品）所有权(Data (Product) Ownership)：在数据管理中，所有权是关键。尽管责任可能分散，但数据的最终所有者应是明确的，类似于房产中的所有者或房东。

数据管理员(Data Steward)：数据管理员类似于物业管理员，负责将数据资产的管理责任分配给特定个体或团队，确保数据的质量、完整性和安全性。

数据消费者/用户(Data Consumers / Users)：数据的使用者，无论是组织内部还是外部，都可以类比为房产的租户，他们为各种目的使用数据。

数据货币化(Data Monetization)：数据货币化，即将数据资产转化为收入，如数据销售，与房产管理中的租赁收入、广告位销售等类似，都是资产价值化的体现。

数据合同(Data Contract)：数据合同是数据提供方与使用方之间的正式协议，明确数据内容、格式和质量要求，类似于房产租赁协议，确保双方权益。

价值量化(Value Quantification)：在数据治理和房产管理中，评估资产价值都至关重要。数据价值取决于其准确性、相关性和可获取性，而房产价值则受位置、面积和状况等因素影响。

数据安全和访问控制(Data Security and Access Controls)：数据安全是保护数据资产不受未授权访问、使用和泄露的关键。这与房产管理中的安全设施、报警系统和门锁等安全措施相似。

数据架构(Data Architecture)：数据架构定义了数据存储和检索系统的设计和结构，类似于建筑设计蓝图。它为数据资产提供了结构化和标准化的管理。

数据领域(Data Domains)：数据领域类似于城市的不同街区，每个领域都有其特定的主题和要求。数据管理员需要确保每个领域的数据都得到妥善管理。

数据政策、标准和监管合规(Data Policies & Standards and Regulatory Compliance)：这与房产管理中的法规、分区规定和建筑标准相似，数据政策和标准定义了组织内数据管理的规则，确保合规性。

元数据管理(Metadata Management)：元数据描述了数据资产的各种属性，如所有者、访问权限、时间戳等。这与房产的详细信息（如面积、位置、所有者等）类似，为数据提供了全面的描述。

数据质量(Data Quality)：数据质量是评估数据适用性的关键指标，包括准确性、完整性和一致性。这与房产的状况和维护情况类似，都是确保资产价值的基础。

数据使用(Data Usage)：跟踪和量化数据的使用情况有助于评估其潜在价值。这与房产的占用率和使用记录类似，都是评估资产价值的重要指标。

03 数据治理要解决什么问题

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随着组织不断推进数字化进程和数据资源的不断累积，数据领域内的挑战也日益凸显，主要集中在以下几个方面：

1.在数据质量层面，缺乏准确性、完整性和一致性的数据往往成为分析和决策失误的根源，进而对业务成果产生负面影响。

2.谈及数据安全，未经妥善管理的数据极易成为安全漏洞和数据泄露的隐患，给组织带来严重的安全风险。

3.在数据合规性上，若缺乏有效的数据治理机制，组织可能会面临日益严格的数据保护法规的挑战，进而产生合规风险，甚至可能面临法律制裁。

4.数据使用方面，若缺乏明确的数据所有权和访问控制机制，数据滥用和未经授权的访问问题便难以避免。

5.数据存储方面，冗余数据和无效的存储管理会显著增加存储成本，同时降低数据管理的效率。

6.从数据利用的角度来看，缺乏有效数据治理的组织可能无法充分利用其数据资产，错失重要的业务洞察和价值。此外，可靠数据的缺乏也可能导致决策过程变得缓慢和低效，从而错失宝贵的业务机会。

7.最后，技术更新方面，缺乏统一的数据治理框架可能会阻碍组织采用新技术和工具，如大数据分析和人工智能，来最大化数据的价值。

因此，数据治理成为解决上述问题的关键，旨在确保数据的质量、安全、合规、有效利用以及技术更新的顺畅进行。

04 数据治理的步骤

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对组织进行数据治理通常遵循一些基本流程。为了更清晰地理解，我们可以将数据治理的流程与图书馆管理流程进行类比，具体步骤如下：

明确数据治理目标与范围 - 确定图书馆的使命和服务范围：
- 图书馆需要明确其服务目标（如教育、娱乐、研究）和服务对象（如学生、研究人员、公众）。
- 数据治理也需要明确其目标（如提高数据质量、保证数据安全）和涉及的数据类型与业务领域。
组建数据治理团队 - 成立图书馆管理团队：
- 图书馆需要一个由不同专业背景（如馆藏管理、信息科技、行政管理）的团队来运营。
- 数据治理也需要跨部门的专业团队共同参与，以确保数据治理的顺利进行。
制定数据治理政策与标准 - 制定图书馆规则和服务标准：
- 图书馆会制定借阅规则、分类标准、开放时间等。
- 数据治理同样需要制定关于数据质量、安全、隐私和共享的政策和标准，以确保数据的合规使用。
确定数据治理架构与工具 - 选择合适的图书馆布局和管理系统：
- 图书馆会选择合适的图书分类系统和管理软件。
- 数据治理需要选择合适的数据治理架构（如数据仓库、数据湖）和工具，以支持数据治理的实施。
执行数据清理和整合 - 图书整理和编目：
- 图书馆会对书籍进行整理、分类和编目，以便读者查找和使用。
- 数据治理中也需要进行数据的清理和整合，以消除重复、错误和不一致的数据，提高数据的一致性和质量。
监测和改进数据质量 - 定期检查图书馆藏书：
- 图书馆会定期检查图书的完整性和条件，对损坏的书籍进行维修或更换。
- 数据治理需要定期监测数据质量，并采取措施进行改进，以确保数据的准确性和可靠性。
员工培训和文化建设 - 图书馆员工培训和文化建设：
- 图书馆会培训员工遵守规则和提高服务质量。
- 数据治理也需要培训员工理解和遵守数据治理政策，形成积极的数据治理文化。
确保合规性和应对法规变化 - 遵守版权法和其他法规：
- 图书馆需要遵守版权法和其他相关法规，以确保其运营的合法性。
- 数据治理也需要确保数据的使用和存储符合法律法规要求，并及时应对法规变化。
持续监控和评估 - 定期评估图书馆服务：
- 图书馆会定期评估其服务效果，如读者满意度和服务使用情况。
- 数据治理也需要进行持续监控和评估，以评估数据治理的效果，并根据评估结果进行调整和优化。

05 小结

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数据治理是一项复杂而重要的任务，它涉及到组织内部数据的全生命周期管理，从数据的收集、存储、处理、分析到利用，都需要有严谨的数据治理体系来确保数据的质量、安全、合规和有效利用。虽然前文对数据治理的基本流程进行了简要的介绍，但实际上，数据治理的内容远比这更为丰富和复杂。

为了深入理解和掌握数据治理的知识和技能，国际组织DAMA（Data Management Association）提供了完整的知识体系。DAMA作为全球领先的数据管理组织，一直致力于推动数据治理和数据管理领域的最佳实践和标准制定。DAMA的数据治理知识体系包括了数据治理的定义、目标、原则、流程、技术、工具以及实践案例等多个方面，为数据治理的学习和实践提供了全面的指导和支持。

对于对数据治理感兴趣的读者来说，了解DAMA的知识体系将是一个很好的起点。DAMA中国作为DAMA在中国的分支机构，也提供了相应的培训内容和资源。通过参加DAMA中国的培训课程，读者可以系统地学习数据治理的理论和实践知识，了解最新的数据治理技术和工具，并与其他数据治理领域的专业人士进行交流和分享。

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