◎作者 | 王雪（数联产服数据应用服务中心）
在大数据时代，企业积累的数据量不断增长，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业成功的关键。数据治理（Data Governance）是确保数据的可用性、完整性、安全性和一致性的一系列管理流程和方法。它不仅涵盖了数据的管理，还涉及到数据的战略规划、政策制定、责任分配和数据生命周期管理。
这里，我们结合数联产服长期以来开展数据治理与数据应用的实践经验，探讨数据治理的重要性、核心要素和实施步骤，作为数据治理及其过程和方法的入门介绍。
1. 数据治理的定义与重要性
数据治理是企业在管理和使用数据时，确保数据的高质量、合规性和安全性的一整套框架。它包含了规则、流程、技术和组织结构，以确保数据在整个企业范围内被合理、有效地管理。数据治理是数据管理的基石，推动企业数据资产的最大化利用。
数据治理的重要性体现在以下几个方面：
· 数据质量提升：有效的治理能够保证数据的准确性、一致性和可用性。
· 法规合规性：在数据保护法规的要求下，数据治理帮助企业满足各类法规要求。
· 数据驱动决策：数据治理为企业提供高质量的数据基础，支持精准的决策制定。
图1：数据治理产品架构示意图
2. 数据治理的核心要素
数据治理框架由多个核心要素构成，每个要素对数据管理的不同方面进行规范和优化。
2.1 数据架构
数据架构决定了数据的存储方式、访问路径以及不同系统之间的数据传输。良好的数据架构为数据治理提供了基础设施支持。
2.2 数据质量管理
数据质量管理是确保数据在整个生命周期中保持高质量的过程。这包括定义数据质量标准、监控数据的一致性、准确性和及时性。
2.3 数据安全和隐私
2.4 数据主权与合规
数据主权是指企业对数据的控制权，确保数据的存储和处理符合当地的法律法规（如GDPR）。数据治理必须确保企业的数据管理实践符合全球或地区性的监管要求。
2.5 数据治理的组织与角色分配
数据治理不仅依赖于技术，还涉及到清晰的角色与责任分配。数据管理委员会、数据管理员、数据使用者等角色需要明确职责，并协同工作，确保数据治理政策的执行。
图2：数据治理角色
图3：数据治理框架
3. 数据治理的实施步骤
3.1 定义数据治理策略
数联产服认为，作为数据治理的第一步，企业首先需要制定数据治理策略，明确治理的目标、范围和原则。这一策略应当与企业的整体业务战略相一致，确保数据治理能够支持企业的业务目标。
3.2 建立数据治理框架
在制定策略后，企业需要建立数据治理框架。该框架包括数据标准、流程、政策和工具，以确保各个部门在管理数据时有章可循。
3.3 设定数据治理委员会
为了确保数据治理的有效执行，企业通常会设立数据治理委员会。该委员会由企业高层、数据管理负责人和技术专家组成，负责监督数据治理的落实和持续改进。
3.4 数据分类与定义
企业应当对数据进行分类和定义，明确不同类型数据的用途和敏感性。这有助于制定相应的访问权限和安全措施。
3.5 实施数据治理工具
现代数据治理依赖于数据治理工具的支持，这些工具可以帮助企业自动化数据管理流程，例如数据质量监控、数据隐私保护、数据生命周期管理等。
图4：数据治理实施步骤流程
4. 数据治理面临的挑战
尽管数据治理对企业发展至关重要，但其实施过程中也面临诸多挑战：
4.1 数据孤岛问题
数据孤岛是指不同部门或系统之间的数据难以互通，造成数据利用率低下。这往往源于企业内部数据架构的不合理和缺乏统一的数据治理标准。
数联产服数据应用服务中心的大量业务实践显示，数据孤岛是造成诸多数据治理和数据应用工程无法真正发挥设计效用的关键症结。
4.2 数据治理文化建设
4.3 数据隐私保护压力
随着法规的日益严格，企业需要面对数据隐私保护的巨大压力。如何在满足业务需求的同时，确保用户数据的安全，是数据治理面临的一大难题。
5. 数据治理的未来发展趋势
随着技术的发展，数据治理正在从传统的手动流程转向更自动化和智能化的方向。未来的数据治理可能呈现以下趋势：
5.1 人工智能驱动的数据治理
人工智能技术可以帮助企业更高效地监控数据质量、检测数据安全漏洞，并实现更智能的数据分类和治理流程。
5.2 增强的数据民主化
随着企业对数据依赖的加深，数据治理将更注重数据民主化，即让更多的非技术人员能够方便地访问和使用高质量的数据，从而推动全员数据驱动的决策。
结论
数据治理作为企业管理和利用数据资产的核心策略，对于确保数据的高质量、安全性和合规性至关重要。企业在实施数据治理时需要建立完善的框架，明确角色与责任，积极应对实施过程中的挑战，并紧跟技术发展的步伐，不断优化数据治理的手段。
通过有效的数据治理，企业不仅能够降低数据管理的风险，还能实现更精准的数据驱动决策，从而在竞争激烈的市场环境中取得优势。