《数据治理流程全解析：构建高质量数据资产的关键路径》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的多样化以及数据应用场景的日益复杂，数据治理变得至关重要，有效的数据治理流程能够确保数据的准确性、完整性、一致性、安全性和可用性，从而为企业的决策、运营和创新提供坚实的支撑。
二、数据治理流程概述
（一）规划阶段
1、业务需求分析
- 深入了解企业的业务战略、流程和目标，明确数据在实现这些目标中的作用，与业务部门密切合作，识别关键业务流程中数据的产生、流转和使用情况，确定业务对数据质量、安全性和及时性等方面的具体要求，在金融企业中，风险管理部门需要准确、及时的客户信用数据来评估风险，这就要求数据治理规划要围绕满足这一业务需求展开。
- 对现有的数据资源进行盘点，包括数据的存储位置、数据量、数据结构和数据质量状况等，通过数据盘点，可以发现数据资产中的优势和潜在问题，为后续的数据治理规划提供依据。
2、制定数据治理战略
- 根据业务需求和数据现状，制定数据治理的总体战略，明确数据治理的目标、原则和范围，确定数据治理的组织架构和职责分工，数据治理战略应与企业的整体战略保持一致，如果企业的战略是向数字化创新转型，那么数据治理战略应侧重于支持数据驱动的创新应用，保障新业务场景下数据的合规性和可用性。
- 设定数据治理的关键绩效指标（KPI），用于衡量数据治理工作的成效，这些KPI可以包括数据质量指标（如数据准确性提升率、数据完整性比例等）、数据安全指标（如数据泄露次数、安全漏洞修复率等）和数据运营效率指标（如数据处理时间缩短比例等）。
（二）定义阶段
1、数据标准定义
- 建立统一的数据标准，涵盖数据的命名规范、数据格式、数据编码规则、数据值域等方面，对于客户姓名数据，规定统一的命名格式（如姓氏在前，名字在后）和数据类型（如字符串类型），数据标准的定义有助于消除数据的歧义性，提高数据的一致性和互操作性。
- 制定数据质量规则，明确什么样的数据是高质量的数据，数据质量规则可以包括准确性规则（如数据与实际业务情况相符）、完整性规则（如必填字段不能为空）、一致性规则（如不同系统中的同一数据保持一致）等。
2、元数据管理
- 构建元数据管理体系，对元数据进行采集、存储、维护和查询，元数据是描述数据的数据，包括数据的定义、来源、关系等信息，通过元数据管理，可以更好地理解数据的含义和用途，提高数据的可管理性，在数据仓库项目中，元数据可以帮助数据分析师快速定位所需的数据表和字段。
（三）执行阶段
1、数据采集与集成
- 按照数据标准和质量规则，进行数据的采集工作，数据采集可以来自多个数据源，如业务系统、传感器、外部数据提供商等，在采集过程中，要确保数据的准确性和完整性，对采集到的数据进行初步的校验和清洗。
- 进行数据集成，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据平台上，数据集成需要解决数据格式不一致、语义冲突等问题，采用合适的数据集成技术（如ETL工具、数据虚拟化技术等）来实现数据的有效整合。
2、数据质量管理
- 建立数据质量监控机制，定期对数据质量进行检查和评估，根据设定的数据质量规则，发现数据质量问题并及时进行处理，通过数据质量监控发现客户年龄数据存在异常值，需要进行调查和修正。
- 开展数据质量改进工作，针对发现的问题采取相应的措施进行改进，改进措施可以包括优化数据采集流程、完善数据清洗规则、加强数据审核等。
（四）监控阶段
1、数据指标监控
- 持续监控数据治理相关的KPI指标，如数据质量指标、数据安全指标等，通过可视化的监控工具，直观地展示指标的变化趋势，及时发现指标的异常波动，如果数据准确性指标突然下降，需要及时分析原因并采取措施进行纠正。
2、风险监控
- 识别数据治理过程中的风险，如数据泄露风险、数据合规风险等，建立风险预警机制，当风险达到一定阈值时发出预警信号，当监测到未经授权的数据访问行为增加时，可能存在数据泄露风险，需要及时采取安全防范措施。
（五）优化阶段
1、流程优化
- 根据监控阶段发现的问题和业务需求的变化，对数据治理流程进行优化，如果发现数据采集环节效率低下，可以对采集流程进行重新设计，采用更先进的采集技术或优化采集频率。
2、标准和规则优化
- 对数据标准和质量规则进行优化和完善，随着业务的发展和数据环境的变化，原有的数据标准和规则可能不再适应新的需求，随着企业开展国际化业务，需要对客户地址数据的标准进行调整，以适应不同国家的地址格式。
三、数据治理规范
（一）组织规范
1、建立数据治理委员会
- 数据治理委员会由企业高层领导、业务部门负责人和数据管理专家组成，负责制定数据治理的战略、政策和重大决策，委员会定期召开会议，协调各部门之间的数据治理工作，解决数据治理过程中的重大问题。
2、明确数据所有者和数据管理员的职责
- 数据所有者是对数据的业务含义、使用价值和质量负责的人员，通常是业务部门的负责人，数据所有者负责定义数据需求、参与数据标准的制定、审批数据访问权限等，数据管理员负责数据的日常管理工作，包括数据的采集、存储、维护和安全管理等。
（二）技术规范
1、数据存储规范
- 规定数据的存储架构、存储介质和存储策略，根据数据的类型、重要性和访问频率等因素，选择合适的存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等，要制定数据备份和恢复策略，确保数据的安全性和可用性。
2、数据安全技术规范
- 采用数据加密、访问控制、身份认证等安全技术手段，保护数据的机密性、完整性和可用性，对敏感数据进行加密存储和传输，设置严格的用户访问权限，采用多因素身份认证技术等。
（三）流程规范
1、数据变更管理流程
- 建立数据变更管理流程，对数据的新增、修改和删除等操作进行严格的管控，任何数据变更都需要经过相关部门的审批，确保数据变更的合理性和合规性，在数据变更后，要及时更新数据字典、元数据等相关信息。
2、数据共享流程
- 规范数据共享流程，明确数据共享的范围、方式和审批流程，在保障数据安全的前提下，促进数据的共享和流通，提高数据的价值利用效率，当业务部门需要共享数据时，需要向数据所有者提出申请，经过审批后按照规定的方式进行数据共享。
四、结论
数据治理流程是一个循环往复、持续改进的过程，通过规划、定义、执行、监控和优化等环节的有效运作，以及遵循相关的数据治理规范，可以不断提高数据的质量和价值，为企业在激烈的市场竞争中提供强大的数据支持，企业应根据自身的业务特点和数据需求，构建适合自己的数据治理体系，将数据治理工作融入到企业的日常运营和管理中，从而实现数据资产的有效管理和利用，推动企业的数字化转型和可持续发展。
评论列表