《构建数据治理体系的基本原则：确保数据价值最大化与风险可控》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业、组织乃至国家的核心资产之一，有效的数据治理体系能够保障数据的质量、安全性、可用性等多方面的要求，从而为决策提供可靠依据、提升运营效率、创新业务模式等，而数据治理体系的构建需要遵循一些基本原则，这些原则是确保数据治理成功实施的基石。
二、数据治理体系的基本原则
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、战略性原则
- 数据治理应上升到组织战略层面，组织的高层管理者必须认识到数据是一种关键资源，如同人力、物力和财力一样重要，将数据治理纳入组织的战略规划中，可以确保数据治理工作得到足够的资源支持，包括资金、人力和技术投入，一家大型金融企业在制定未来五年的发展战略时，明确提出要建立完善的数据治理体系，以应对日益复杂的金融市场监管要求和客户个性化服务需求，通过将数据治理与企业战略挂钩，企业能够在业务转型、新产品研发等方面充分利用高质量的数据。
- 数据治理战略要与业务战略相匹配，数据治理的目标不是孤立的，而是要服务于组织的业务目标，电商企业的业务战略是拓展国际市场，数据治理战略就要围绕如何获取、整合和分析不同国家和地区的市场数据、消费者数据等展开，确保数据治理工作能够为国际业务拓展提供准确的市场趋势分析、消费者偏好洞察等支持，从而实现业务的增长。
2、全面性原则
- 涵盖数据全生命周期管理，从数据的产生、采集、存储、处理、共享到销毁等各个环节都要纳入数据治理的范畴，以医疗行业为例，在数据产生阶段，医院要规范医护人员对患者病情信息的记录格式和标准；在采集阶段，要确保医疗设备采集数据的准确性和完整性；存储环节要考虑数据的安全性和备份策略；处理过程中要遵循相关的医疗数据处理规范，如保护患者隐私等；共享时要在合法合规的前提下满足科研、医疗协作等需求；当数据不再有使用价值时，要按照规定进行安全销毁。
- 涉及所有数据类型和数据源，无论是结构化数据（如关系数据库中的表格数据）还是非结构化数据（如医疗影像、文档等），以及内部数据源（如企业内部的业务系统）和外部数据源（如合作伙伴提供的数据）都要进行治理，在一个跨行业的供应链管理场景中，企业要整合来自原材料供应商的生产数据（可能是结构化的订单数据和非结构化的生产工艺文档）、自身内部的库存和物流数据以及销售渠道的市场反馈数据（可能来自社交媒体等外部数据源），这就要求数据治理体系能够全面覆盖这些不同类型和来源的数据。
3、规范性原则
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 建立统一的数据标准，包括数据的定义、格式、编码规则等，在一个大型制造企业集团内，各个子公司可能使用不同的物料编码系统，这会导致数据整合和共享的困难，通过建立统一的物料数据标准，如采用国际通用的编码体系，能够实现整个集团内物料数据的准确识别和高效管理，数据标准的建立也要考虑行业的规范和法律法规的要求，如金融行业的数据报送标准等。
- 制定数据治理的流程规范，从数据治理的规划、执行到监督评估等各个环节都要有明确的流程，在数据质量问题处理流程中，要规定如何发现数据质量问题（通过数据质量监测工具或人工审核）、问题的分类和分级标准、责任部门的确定、整改措施的实施以及问题关闭后的复查等环节，确保数据治理工作有序进行。
4、安全性原则
- 保护数据的机密性，确保敏感数据（如企业的商业机密、个人隐私数据等）不被未经授权的访问，采用加密技术是保护数据机密性的重要手段，在金融交易数据传输过程中，使用SSL/TLS加密协议，防止数据在网络传输过程中被窃取，要对数据访问权限进行严格的控制，根据用户的角色和职责分配不同级别的数据访问权限，如财务人员可以访问企业的财务数据，但普通员工则无法访问。
- 保障数据的完整性，防止数据被篡改或损坏，通过数据校验和备份恢复机制来实现数据的完整性保护，在数据存储过程中，定期对数据进行校验，发现数据完整性问题及时进行修复，建立完善的备份策略，如采用异地备份、多版本备份等方式，确保在数据发生意外损坏或丢失时能够快速恢复。
- 确保数据的可用性，数据治理体系要保障数据能够在需要的时候被合法用户正常使用，这就需要对数据存储系统、网络系统等基础设施进行有效的管理和维护，建立高可用性的数据中心，采用冗余设备和技术，防止因硬件故障、网络中断等原因导致数据无法使用。
5、协同性原则
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 组织内部各部门协同，数据治理不是某个部门的单独工作，而是需要企业内部多个部门的合作，在数据质量管理方面，业务部门负责提供数据需求和业务规则，信息技术部门负责数据处理系统的开发和维护，数据治理部门负责制定数据质量标准和监督执行，只有各部门协同工作，才能有效提高数据质量。
- 与外部合作伙伴协同，在大数据时代，企业往往需要与外部合作伙伴进行数据共享和合作，在与合作伙伴进行数据交互时，要建立协同的数据治理机制，企业与供应商共享库存数据时，双方要共同确定数据共享的范围、质量要求、安全措施等，确保数据在跨组织边界时仍然能够得到有效的治理。
三、结论
遵循这些数据治理体系的基本原则是构建高效、可靠的数据治理框架的关键，在实际应用中，不同的组织可能会根据自身的行业特点、业务规模和发展阶段等对这些原则进行灵活运用和调整，但总体而言，这些原则为组织在数据治理的征程上提供了明确的方向，有助于实现数据资产的价值最大化和风险可控，从而在日益激烈的市场竞争和数字化转型浪潮中取得优势。
评论列表