《狭义数据治理：构建高质量数据资产的关键路径》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
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以及数据来源的日益多样化，数据的质量、安全性、合规性等问题也接踵而至，狭义数据治理概念的提出，旨在解决这些数据相关的核心问题，以确保数据能够有效地为企业的决策、运营和创新提供支持。
二、狭义数据治理的定义
狭义数据治理主要聚焦于数据本身的管理，包括数据的质量控制、元数据管理、主数据管理等几个关键方面。
（一）数据质量控制
数据质量是数据治理的核心关注点，高质量的数据应当具备准确性、完整性、一致性、时效性等特性。
1、准确性
数据的准确性意味着数据要如实反映现实世界中的实体或事件，例如在企业的销售数据中，每一笔销售记录的金额、日期、客户信息等都必须准确无误，不准确的数据可能导致企业做出错误的决策，如错误地预估市场需求、制定不合理的价格策略等，为了确保数据准确性，企业需要建立数据验证机制，对数据录入、采集等环节进行严格把关，例如设置数据格式校验、逻辑校验等规则，防止错误数据进入系统。
2、完整性
数据的完整性要求数据没有缺失值或者关键信息不完整的情况，在人力资源管理系统中，员工的基本信息如姓名、年龄、联系方式等都应该完整记录，如果存在大量数据不完整的情况，会影响企业对人力资源的整体规划和调配，企业可以通过数据录入模板的设计、必填项的设置以及数据审核流程来保障数据的完整性。
3、一致性
数据的一致性是指在不同的数据源或者数据系统中，相同的数据应该保持一致，企业的财务系统和销售系统中关于客户订单金额的数据应该是一致的，不一致的数据可能会造成企业内部的混乱，导致财务结算错误、客户关系管理出现漏洞等，企业可以通过建立数据集成平台，统一数据标准和数据映射规则来实现数据的一致性。
4、时效性
数据的时效性强调数据的及时性和有效性，在金融市场中，股票价格等金融数据必须及时更新才能为投资者提供有价值的决策依据，如果数据更新滞后，企业可能错过最佳的决策时机，企业需要建立数据更新机制，明确数据更新的周期和流程，确保数据始终保持时效性。
（二）元数据管理
元数据是关于数据的数据，它描述了数据的定义、来源、结构、关系等信息。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、元数据的分类
元数据可以分为技术元数据和业务元数据，技术元数据主要描述数据在技术层面的信息，如数据存储的格式、数据库表结构、数据接口等，业务元数据则侧重于从业务角度对数据进行解释，例如数据的业务含义、业务规则、数据所有者等。
2、元数据的作用
有效的元数据管理有助于提高数据的理解性和可管理性，通过元数据，数据管理员可以清晰地了解数据的来龙去脉，数据使用者可以更好地理解数据的含义和用途，元数据也为数据治理的其他环节提供了基础，如数据质量控制中数据标准的定义就依赖于元数据对数据的描述，企业可以通过建立元数据仓库，对元数据进行集中存储和管理，并开发元数据管理工具，方便用户查询和维护元数据。
（三）主数据管理
主数据是企业中具有核心价值、高度共享的数据，如客户数据、产品数据、员工数据等。
1、主数据的重要性
主数据的准确性和一致性对于企业的运营至关重要，以客户数据为例，如果客户的基本信息（如姓名、地址、联系方式等）在不同的业务系统（如销售系统、客服系统、营销系统等）中不一致，将会影响企业对客户的服务质量，降低客户满意度。
2、主数据管理的策略
企业需要制定主数据管理策略，包括主数据的定义、识别、整合、维护等，首先要明确哪些数据是主数据，然后对不同来源的主数据进行整合，消除数据冗余和不一致性，要建立主数据的维护机制，确保主数据的及时更新和准确性。
三、狭义数据治理的实施流程
（一）制定数据治理策略
企业要根据自身的业务目标、数据现状等因素制定数据治理策略，这一策略应该明确数据治理的目标、范围、原则、组织架构等内容，企业的目标是提高数据质量以支持精准营销，那么数据治理的范围可能会重点关注客户数据和营销数据，原则可能包括数据的安全性、合规性等，组织架构则要明确数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等角色的职责。
（二）建立数据标准
数据标准是数据治理的基础，企业要建立包括数据格式、编码规则、数据语义等方面的标准，在产品数据中，产品编码应该遵循统一的编码规则，产品名称的定义应该明确且唯一，通过建立数据标准，可以提高数据的一致性和可共享性。
（三）数据清洗和转换
图片来源于网络，如有侵权联系删除
根据数据标准，对现有的数据进行清洗和转换，这一过程包括去除重复数据、纠正错误数据、将数据转换为符合标准的格式等，将日期格式不统一的数据转换为统一的格式（如YYYY - MM - DD）。
（四）数据监控和评估
建立数据监控机制，对数据质量、数据的使用情况等进行持续监控，定期对数据治理的效果进行评估，根据评估结果调整数据治理策略和措施，通过数据质量指标（如数据准确性比率、数据完整性比率等）来衡量数据治理的效果。
四、狭义数据治理的意义
（一）提升决策质量
高质量的数据为企业的决策提供了可靠的依据，通过狭义数据治理，企业能够获得准确、完整、及时的数据，从而做出更加明智的决策，无论是在战略规划、市场拓展还是内部运营管理方面。
（二）提高运营效率
良好的数据治理有助于优化业务流程，通过主数据管理确保客户数据的一致性，可以提高客户服务的效率，减少因数据不一致而导致的业务处理时间延长和错误。
（三）增强合规性
在法律法规日益严格的数据环境下，狭义数据治理有助于企业满足数据合规性要求，在隐私保护方面，通过对数据的管理确保客户数据的合法使用，避免数据泄露等违规行为。
（四）促进数据共享和创新
数据治理提高了数据的质量和可理解性，从而促进了企业内部不同部门之间的数据共享，共享的数据能够激发创新思维，为企业开发新的产品和服务提供数据支持。
五、结论
狭义数据治理在企业的数据管理中扮演着至关重要的角色，通过对数据质量、元数据和主数据的有效管理，以及遵循科学的实施流程，企业能够构建高质量的数据资产，提升决策质量、运营效率、合规性，并促进数据共享和创新，随着数据在企业发展中的作用不断增强，狭义数据治理将成为企业在数字化竞争中取得优势的关键因素之一。
评论列表