数据治理全攻略：释放数据资产的巨大价值

在当今数字化浪潮中，数据已成为企业的核心资产，它不仅能记录历史，更能预测未来。企业对数据治理的重视程度逐年上升，因为数据背后潜藏的巨大商业价值。本文将深入浅出地阐述数据治理的内涵、重要性，剖析企业在数据治理过程中面临的价值、问题与挑战。

一、数据治理的多维视角

（一）管理层视角

管理层深知数据治理是企业发展战略的重要组成部分，是推动整个集团数字化变革的基石。在数字化转型的过程中，将数据治理纳入企业顶层规划是至关重要的。各分公司、子公司和业务部门需依据企业顶层战略要求部署工作，以达成企业数字驱动转型的目标。

一些银行将数据战略正式列入董事会议程，数据治理的重大事项由董事会直接审批或授权。这些银行希望通过数据赋能，使数据为业务服务，为客户提供更优质的金融服务，同时基于数据治理策略控制数据的确权和使用，确保银行用数的安全性和合规性。从管理层的角度来看，数据治理是与企业战略紧密相连、指引企业数字化转型的关键策略。

（二）业务人员视角

对于业务人员来说，数据治理的需求更为实际。一些企业市场部反馈，数据治理不应该只是信息部门的事，业务部门也需要积极参与。虽然知道数据很重要，想通过数据进行客户分析来提升销量，但现在连企业有哪些数据都不清楚，更别提使用了。

业务人员对数据治理的期待是希望数据治理能把企业数据开放出来，让他们清楚数据的定义、作用，方便获取且质量有保障。这一诉求反映了众多企业在数据治理方面面临的痛点，也精准地指向了数据治理的三大关键点：一是明确数据定义，将抽象数据转化为可读、可理解的信息；二是构建完整的数据地图或数据资源目录，盘活数据资产，便于用户快速找到所需数据；三是强化数据质量管理，提升数据质量与使用率。

（三）技术人员视角

在技术领域，不同技术方向的人员对数据治理的理解也存在差异。拥有多年数据仓库经验的技术人员认为，数据治理涵盖三个部分：一是 ETL（数据抽取、转换、加载），确保数据仓库有可用数据；二是对数据的处理、转换和融合，保障数据仓库内数据的准确性和可用性；三是元数据管理，实现数据血统溯源和影响分析。

系统运维部的技术人员认为，企业数据治理的核心在于对数据源的治理，即对业务系统实施治理。只有业务系统数据质量高了，数据仓库才能获取高质量数据，进而得出高质量的洞察。

而数据平台部的技术人员则从数据湖的角度出发，认为数据湖已接入企业 90% 以上的数据，统一管理数据湖中的数据，所有用数需求都通过数据湖调取，只要治理好数据湖中的数据，就可解决诸多问题。由此可知，不同技术方向的人员对数据治理的理解各有侧重。

二、数据治理的定义

国际数据管理协会（DAMA）定义数据治理为：“对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。”

国际数据治理研究所（DGI）则称其为：“一个通过一系列与信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程依据达成共识的模型执行，该模型明确了谁（Who）能基于什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。”

笔者认为，所有旨在提高数据质量的技术、业务和管理活动均属于数据治理范畴。其终极目标是提升数据利用率和价值，通过有效的数据资源管控，实现数据的看得见、找得到、管得住、用得好，进而提升数据质量和价值。企业数据治理至关重要，它是企业数字化转型的基石，涉及战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面，既是一个顶层策略，也是一个管理体系与技术体系的统一体。

三、数据治理的核心维度

（一）战略层面：构建数据治理的大框架

从战略角度来看，数据治理的关键在于构建全面的组织架构和规划。企业需要成立一个多元化的数据治理委员会，成员应涵盖研发、生产、IT、法务等关键部门。这个委员会负责统筹制定数据标准和使用规范。

制定明确的数据战略规划同样重要。例如，规划主数据管理（MDM）平台，统一物料编码规则，可以有效消除因编码不一致导致的各部门数据混乱。此外，数据合规与风险管理不可忽视，特别是对于大型跨国企业，需要编制跨境数据传输方案，设立数据中心以满足不同国家的数据隐私保护要求。

设定数据驱动的业务目标也至关重要。比如，规划供应链数据协同，与供应商共享实时库存数据，可以降低供应链中断的风险。同时，培育数据文化，建立一种用数据说话、决策和闭环的文化氛围，将推动企业整体决策水平的提升。

（二）业务层面：让数据在业务中 “听话”

业务层面的数据治理，就像是在业务流程中给数据设定 “交通规则”，让它在各个环节中顺畅地流动，避免 “堵车” 和 “事故”。

主数据管理是关键。通过 MDM 系统，企业可以统一主数据的定义和编码规则，实现物料编码、供应商主数据、客户主数据等的标准化。这不仅提高了数据质量，还为跨部门协作提供了坚实的基础。

业务术语的统一也不可忽视。建立清晰的业务术语表，明确业务指标的定义，能够避免因术语歧义而导致的决策偏差。这在跨部门沟通和协作中尤为重要。

数据访问与权限管理则是确保数据安全和合规性的关键。基于岗位角色的数据访问控制机制，可以确保每个人只能访问与其职责相关的数据、指标和报表。这就像给数据加了一把锁，只有有钥匙的人才能打开。

（三）技术层面：给数据配上 “超能力”

技术层面为数据治理提供了强大的工具和支持。数据集成交换是其中的重要环节。建立 ETL 工具平台，可以整合多平台的数据，实现数据的统一调度和清洗。这就像给数据做了一次 “大扫除”，让它变得更加干净、整洁，为后续的分析和应用奠定基础。

统一数据存储也是技术层面的关键任务。利用数据湖技术，企业可以存储多来源、各种类型的数据。这就像给数据建了一个 “大仓库”，无论数据来自哪里，都可以在这里找到自己的位置。

数据可视化与自助分析平台的建立，使数据更加可视和易读。这就像给数据配上了一副 “望远镜”，让用户可以更清晰地看到数据背后的真相，从而做出更明智的决策。

四、数据治理的重要性

（一）解决数据的 “三分” 问题

数据治理就像是数据世界的 “和事佬”“收纳师” 和 “守门员”，专门解决数据管理中的 “三分” 问题：分歧、分散和分寸。

• 分歧 ：通过标准化数据和指标定义，数据治理能够消除部门间的分歧，建立共识。这确保了数据的一致性和准确性，为企业的决策提供了可靠依据。
• 分散 ：数据治理通过整合分散的数据，建立统一的存储和管理体系，使数据更容易被发现和使用。这不仅提高了数据的可用性，还降低了数据管理的复杂性。
• 分寸 ：数据治理确保数据在合适的范围内使用，遵循合规性要求。这保护了数据的机密性和完整性，避免了数据滥用的风险。

（二）为组织创造价值

数据治理能够为组织带来实实在在的价值，就像是给企业插上了 “金翅膀”。

• 赋能决策 ：通过提升数据、指标和报表的质量和效率，数据治理使管理决策更加可靠和高效。这有助于企业管理者做出更明智的决策，从而提升企业的竞争力。
• 降低成本 ：一致性的数据环境使数据的存储、管理和使用更加自动化和集约化，减少了软硬件及人力成本。同时，标准化的数据和指标定义降低了沟通成本，提高了工作效率。
• 控制风险 ：数据治理建立起完善的风险管理机制，通过数据及时掌握内外部信息，洞察风险产生的可能性。这使企业能够提前采取措施，降低潜在风险。

五、如何开展数据治理

开展数据治理就像是在数据世界中搭建一座桥梁，需要合适的方法论或框架作为蓝图。国内外有多个数据治理框架可供选择，企业可以根据自身情况选择合适的方法论。

• ISO/IEC 38505 数据治理标准 ：提供了一套全面的数据治理原则和指南，帮助企业建立有效的数据治理机制。
• DGI 数据治理框架 ：强调数据治理的组织架构、流程和工具，为企业的数据治理提供了系统的指导。
• DAMA 数据治理框架 ：涵盖数据治理的各个方面，包括数据架构、数据质量、数据安全等，为企业提供全面的数据治理解决方案。
• GB/T 34960.5 数据治理规范 ：结合国内实际情况，为企业在国内开展数据治理提供了具体的规范和指导。

六、总结

数据治理是一项系统性工程，需要企业各层级的参与和协作。通过建立合适的战略、业务和技术框架，企业可以有效开展数据治理，释放数据资产的巨大价值，提升企业的核心竞争力。在数字化转型的浪潮中，数据治理将成为企业不可或缺的一部分，助力企业在竞争中脱颖而出。数据治理不仅是一个技术问题，更是一个战略问题。它需要企业从高层到基层的全员参与，从战略规划到技术实施的全面覆盖。只有这样，企业才能真正实现数据资产的最大化利用，释放数据的巨大价值，为企业的可持续发展提供有力支持。

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