《数据治理过程中的问题剖析与应对策略》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最重要的资产之一，数据治理作为管理和保护数据资产的关键举措，旨在确保数据的质量、安全性、合规性和可用性，在数据治理的实际过程中，往往会面临诸多问题，这些问题如果得不到妥善解决，将会影响数据治理的效果，进而阻碍企业的数字化转型和发展。
二、数据治理过程中的主要问题
（一）数据质量问题
1、数据不准确
- 在数据收集阶段，可能由于人工录入错误、传感器故障等原因导致数据本身就存在偏差，在市场调研中，调查员可能错误地记录了受访者的年龄或收入信息；在工业生产环境中，传感器受到干扰可能会传输错误的温度或压力数据。
- 数据在传输和存储过程中也可能出现错误，网络故障可能导致部分数据丢失或损坏，数据库中的存储错误可能使数据发生变异。
2、数据不完整
- 企业的不同部门可能出于自身业务需求采集数据，存在数据碎片化现象，导致整体数据不完整，销售部门可能只关注客户的购买信息，而忽略了客户的售后反馈等其他重要信息，这就使得关于客户的整体数据存在缺失部分。
- 一些新兴业务或特殊场景下的数据采集可能存在漏洞，随着移动互联网的发展，企业对于移动端用户行为数据的采集可能不够全面，无法涵盖所有的交互行为。
3、数据不一致
- 企业内部存在多个数据源时，不同数据源之间的数据可能存在冲突，财务部门和销售部门对于同一笔业务的统计口径可能不同，财务按照实际到账金额统计，而销售按照合同金额统计，这就导致在进行企业整体业绩分析时数据不一致。
- 数据在更新过程中，如果没有统一的管理机制，也容易出现不一致的情况，在产品信息管理中，一个部门更新了产品的规格，而其他部门没有及时同步，就会造成数据的混乱。
（二）数据安全问题
1、外部威胁
- 网络攻击日益频繁，黑客可能通过窃取数据、篡改数据等方式对企业的数据资产造成严重损害，黑客可能攻击企业的数据库，窃取客户的敏感信息，如信用卡号、身份证号码等，这不仅会给客户带来损失，也会损害企业的声誉。
- 随着云计算和物联网的发展，企业的数据存储和传输面临更多的安全风险，在云环境下，数据的存储位置可能分布在多个数据中心，如果云服务提供商的安全措施不到位，数据就容易受到攻击；物联网设备可能存在安全漏洞，被攻击者利用来获取企业内部网络的数据。
2、内部风险
- 员工的不当操作是数据安全的一个重要隐患，员工可能由于疏忽将包含敏感数据的文件发送给错误的对象，或者在离职时恶意删除重要数据。
- 企业内部权限管理不善也会导致数据安全问题，如果权限设置过于宽松，员工可能会访问到超出其工作范围的敏感数据，增加数据泄露的风险。
（三）数据合规问题
1、法律法规遵守
- 不同国家和地区有不同的数据保护法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的《网络安全法》等，企业在进行数据治理时，需要确保其数据处理活动符合这些法律法规的要求，在收集用户数据时，需要明确告知用户数据的用途，并获得用户的同意，否则就可能面临法律风险。
2、行业规范遵循
- 特定行业也有自己的数据管理规范，医疗行业对于患者数据的隐私保护和安全管理有严格的要求，金融行业对于客户资金数据的准确性和安全性也有特殊的规定，企业如果不遵循行业规范，可能会受到行业监管部门的处罚，影响企业的正常运营。
（四）数据治理体系问题
1、缺乏明确的治理框架
- 很多企业在开展数据治理时，没有建立完善的治理框架，导致数据治理工作缺乏系统性和方向性，各个部门可能各自为政地进行数据管理，没有统一的规划和协调机制，无法形成有效的数据治理合力。
2、治理流程不完善
- 数据治理涉及数据的采集、存储、处理、共享等多个环节，需要有完善的流程来保障，许多企业在这些环节的流程设计上存在缺陷，在数据共享流程中，没有明确的审核机制，导致数据被随意共享，可能会造成数据泄露或滥用。
3、人才短缺
- 数据治理需要既懂数据技术又懂业务和管理的复合型人才，目前市场上这类人才供不应求，企业内部员工可能缺乏数据治理的专业知识和技能，无法有效地开展数据治理工作。
三、解决数据治理问题的策略
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理制度
- 明确数据质量的标准和评估指标，如准确性、完整性、一致性等方面的具体要求，定期对数据进行质量评估，对于不符合质量标准的数据及时进行清理、修正和补充。
2、采用数据质量管理工具
- 例如数据清洗工具可以去除数据中的错误和重复数据，数据集成工具可以整合来自不同数据源的数据，提高数据的完整性和一致性。
（二）加强数据安全保障
1、构建多层次的安全防护体系
- 包括网络安全防护、数据加密、访问控制等措施，网络安全防护可以防止外部网络攻击，数据加密可以保护数据在存储和传输过程中的安全性，访问控制可以限制内部员工对数据的访问权限。
2、开展数据安全培训
- 提高员工的数据安全意识，让员工了解数据安全的重要性以及如何避免数据安全风险，如正确的文件传输操作、保护好自己的账号密码等。
（三）确保数据合规
1、建立合规管理团队
- 专门负责研究和跟踪国内外的数据保护法律法规和行业规范，制定企业内部的数据合规政策，并监督数据治理工作的合规性。
2、进行合规审计
- 定期对企业的数据治理活动进行合规审计，发现问题及时整改，确保企业的数据处理活动始终符合法律法规和行业规范的要求。
（四）完善数据治理体系
1、构建科学的数据治理框架
- 明确数据治理的目标、原则、组织架构、职责分工等内容，为数据治理工作提供全面的指导，可以采用DAMA（国际数据管理协会）提出的数据治理框架，结合企业自身的实际情况进行调整和完善。
2、优化数据治理流程
- 对数据治理的各个环节进行详细的流程设计，明确每个环节的输入、输出、操作步骤和责任人，建立流程的监控和反馈机制，及时发现和解决流程运行中的问题。
3、培养和引进数据治理人才
- 企业可以通过内部培训、外部学习等方式培养自己的数据治理人才，同时积极引进外部的专业人才，充实企业的数据治理团队。
四、结论
数据治理过程中的问题是多方面的，涵盖了数据质量、数据安全、数据合规和数据治理体系等多个关键领域，这些问题相互关联、相互影响，如果不能有效解决，将会对企业的数据资产价值挖掘和数字化转型进程产生严重的阻碍，通过采取相应的解决策略，如提升数据质量、加强数据安全保障、确保数据合规和完善数据治理体系等，企业能够更好地应对数据治理过程中的挑战，实现数据资产的有效管理和利用，从而在激烈的市场竞争中取得优势，在未来，随着技术的不断发展和数据环境的持续变化，数据治理也需要不断演进和创新，以适应新的需求和挑战。
评论列表