本文目录导读：
《数据治理岗位：数据时代的关键角色剖析》
数据治理岗位的定位
在当今数字化飞速发展的时代，数据治理已经成为企业成功运营和持续发展不可或缺的一部分，数据治理岗位从本质上来说，是一个融合了管理、技术和业务理解的复合型岗位。
（一）管理职能
1、策略规划
- 数据治理岗位人员需要制定企业的数据治理策略，这包括确定数据的管理目标，例如提高数据质量、确保数据安全性、实现数据的有效共享等，他们要根据企业的业务战略，规划数据治理的长期和短期计划，如在企业决定拓展新的业务领域时，数据治理策略就要考虑如何整合新业务数据与现有数据体系，以支持业务决策。
- 还要建立数据治理的组织架构，明确各部门在数据治理中的职责，在一个大型金融企业中，数据治理岗位人员可能会规定IT部门负责数据的存储和技术维护，业务部门负责提供数据的业务定义和数据准确性的初步审核，而数据治理团队则负责整体的数据标准制定和监督执行。
2、标准制定与监督
- 数据治理岗位要制定数据标准，涵盖数据的命名规范、数据格式、数据编码等方面，以电商企业为例，商品数据的命名需要统一标准，像“商品名称”字段不能出现多种表述方式，必须按照规定的格式（如品牌+型号+产品名称）来命名。
- 要监督数据标准在企业各个部门的执行情况，如果发现某个部门的数据不符合标准，如市场部门在录入客户数据时使用了非标准的年龄分段，数据治理岗位人员就要及时进行纠正，并采取措施防止类似情况再次发生，可能会通过培训、加强审核流程等方式来解决。
（二）技术关联
1、数据架构与集成
- 数据治理岗位需要对企业的数据架构有深入的了解，他们要参与到数据仓库、数据湖等数据存储架构的设计和优化中，在构建企业级数据仓库时，数据治理岗位人员要考虑如何划分数据层次，是按照业务主题（如销售、库存、客户）来划分，还是按照数据的时效性（实时数据、近实时数据、历史数据）来划分，以确保数据的高效存储和访问。
- 在数据集成方面，当企业并购其他公司或者引入新的业务系统时，数据治理岗位人员要负责将不同来源的数据进行集成，这可能涉及到ETL（抽取、转换、加载）流程的设计和管理，要确保来自不同数据库、不同格式的数据能够准确无误地整合到企业的数据体系中。
2、数据质量工具与技术应用
- 为了提高数据质量，数据治理岗位人员要善于运用各种数据质量工具，使用数据清洗工具来去除数据中的重复、错误和不完整信息，在处理海量的客户订单数据时，通过数据清洗工具可以快速识别并修正订单金额为负数或者客户地址不完整等问题。
- 他们还要掌握数据质量评估的技术，如通过数据质量维度（准确性、完整性、一致性等）对数据进行量化评估，并且根据评估结果采取相应的技术措施进行改进，比如对于数据准确性不高的情况，可能会采用数据比对算法来查找并纠正错误数据。
（三）业务理解的重要性
1、数据与业务流程的结合
- 数据治理岗位人员必须深入理解企业的业务流程，以制造业企业为例，从原材料采购、生产加工到产品销售的整个流程都会产生大量的数据，数据治理岗位人员要知道在采购环节哪些数据是关键数据（如供应商信息、原材料价格等），并且要确保这些数据的质量和安全性。
- 他们要根据业务流程的变化及时调整数据治理策略，如果企业引入了新的生产工艺，可能会产生新的生产数据类型，数据治理岗位人员就要考虑如何将这些新数据纳入到现有的数据治理框架中，以支持新的业务需求，如成本核算和质量控制等。
2、数据驱动业务决策支持
- 数据治理岗位在一定程度上要为业务决策提供数据支持，在零售企业中，通过对销售数据的治理和分析，包括销售额、销售量、顾客购买行为等数据，为企业的商品采购决策、促销活动决策等提供依据，数据治理岗位人员要确保这些数据的准确性和及时性，以便业务部门能够做出正确的决策，通过准确的销售数据分析，企业可以决定在哪些地区、哪些时间段进行特定商品的促销活动，以提高销售额和市场份额。
数据治理岗位与其他岗位的关系
1、与IT部门的关系
- 数据治理岗位与IT部门紧密合作，IT部门负责提供数据治理所需的技术基础设施，如数据库管理系统、数据仓库平台等，数据治理岗位人员要与IT技术人员沟通数据治理的技术需求，例如在进行数据加密以确保数据安全时，要依靠IT部门的技术力量来实现加密算法的部署和管理。
- 数据治理岗位人员也要对IT部门的数据相关操作进行监督，在数据库的日常维护中，IT部门可能会进行数据迁移或者数据结构调整，数据治理岗位人员要确保这些操作不会影响数据的质量和数据治理策略的执行。
2、与业务部门的关系
- 与业务部门的合作是数据治理岗位的核心工作之一，业务部门是数据的生产者和使用者，数据治理岗位人员要从业务部门获取数据的业务定义、业务规则等信息，在保险企业中，业务部门（如核保部门、理赔部门）能够提供关于保险产品条款、理赔标准等数据的详细业务定义，这对于数据治理岗位人员制定数据标准非常重要。
- 数据治理岗位要为业务部门提供高质量的数据服务，当业务部门需要进行市场分析、客户细分等工作时，数据治理岗位人员要确保提供的数据是准确、完整且符合业务需求的，如果业务部门发现数据存在问题，数据治理岗位人员要及时响应并解决。
数据治理岗位的发展前景
1、企业需求增长
- 随着企业数字化转型的加速，对数据治理岗位的需求呈现出快速增长的趋势，无论是传统的制造业、金融业，还是新兴的互联网企业、人工智能企业，都意识到了数据治理的重要性，企业需要通过有效的数据治理来提高竞争力，例如在精准营销方面，只有通过良好的数据治理，企业才能准确地对客户进行画像，从而制定个性化的营销方案。
- 随着数据法规（如GDPR等）的日益严格，企业为了满足合规要求，也需要专业的数据治理岗位人员来确保数据的合法合规管理，企业要按照法规要求对用户的个人数据进行保护，数据治理岗位人员就要制定相应的数据隐私政策和管理流程。
2、技术演进的推动
- 新的数据技术不断涌现，如大数据、区块链、物联网等，这些技术的发展也推动了数据治理岗位的发展，在大数据环境下，数据的规模、速度和多样性都给数据治理带来了新的挑战，数据治理岗位人员需要不断学习和掌握新的技术和方法来应对，在物联网场景中，大量的设备产生实时数据，数据治理岗位人员要考虑如何对这些海量的实时数据进行有效的治理，包括数据的采集、存储和分析等环节。
- 区块链技术的应用也为数据治理带来了新的思路，如在数据溯源和数据共享中的应用，数据治理岗位人员可以探索如何利用区块链的不可篡改特性来确保数据的真实性和完整性，在跨企业数据共享时保障数据的安全性。
数据治理岗位是一个极具挑战性和发展潜力的岗位，它在企业的数据管理、业务决策支持以及合规运营等多方面都发挥着至关重要的作用。
评论列表