本文目录导读：
《数据治理的方法步骤：构建高效数据管理体系》
数据治理的规划阶段
1、明确目标与需求
- 在数据治理的起始阶段，企业需要清晰地定义其数据治理的目标，这可能是为了提高数据质量以支持决策制定，或者是为了满足法规遵从性要求，如GDPR（《通用数据保护条例》）或行业特定的监管标准，金融机构可能需要确保客户数据的准确性和完整性，以符合巴塞尔协议等相关规定。
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- 深入了解企业内部各部门对数据的需求至关重要，市场部门可能需要精准的客户行为数据来制定营销策略，而研发部门可能更关注产品性能相关的数据，通过与各部门的沟通与调研，梳理出数据的使用者、使用场景以及对数据质量的期望等需求信息。
2、建立数据治理组织架构
- 构建一个有效的数据治理组织是成功实施数据治理的基础，这个组织通常包括数据治理委员会、数据所有者、数据管理员等角色，数据治理委员会负责制定数据治理的战略方向、政策和流程，由企业高层管理人员、业务部门负责人等组成。
- 数据所有者通常是业务部门中对数据有决策权的人员，他们负责确定数据的业务规则、数据质量标准等，销售部门的负责人可能是销售数据的所有者，他们要明确销售数据中的关键指标定义、数据更新的频率等，数据管理员则负责具体的数据管理操作，如数据的录入、存储、维护等日常工作。
数据治理的执行阶段
1、数据标准制定
- 制定统一的数据标准是数据治理的核心任务之一，这包括数据的命名规范、数据格式、编码规则等，在一个跨国企业中，对于日期格式应该有统一的规定，是采用“YYYY - MM - DD”还是其他格式，以避免数据在不同系统之间交互时出现混乱。
- 数据的分类分级标准也需要明确，对于涉及企业核心机密的数据，如研发中的新产品配方，应被列为最高机密级别，进行严格的访问控制；而对于一些公开的市场宣传数据则可以列为较低级别，方便内部员工共享和外部合作伙伴获取。
2、数据质量管理
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- 数据质量评估是首要工作，通过定义数据质量的衡量指标，如准确性、完整性、一致性等，对企业现有的数据进行全面评估，通过与外部权威数据源对比，检查企业客户数据中的地址信息是否准确。
- 针对发现的数据质量问题，要建立数据清洗和纠正机制，对于存在错误的客户联系方式数据，可以通过电话回访等方式进行核实和修正，建立数据质量监控体系，定期对数据质量进行监测，及时发现新出现的问题并加以解决。
数据治理的监控与评估阶段
1、监控数据治理流程
- 建立监控机制来跟踪数据治理流程的执行情况，这包括对数据标准执行情况的监控，例如检查新录入的数据是否符合既定的命名规范和格式要求，通过自动化的工具和人工抽检相结合的方式，确保数据治理流程在各个环节得到有效执行。
- 对数据安全相关的流程也要进行监控，监控数据访问权限的变更情况，确保只有授权人员能够访问敏感数据，防止数据泄露事件的发生。
2、评估数据治理效果
- 从多个维度评估数据治理的效果，从业务层面评估，看数据治理是否提高了决策的准确性和效率，通过分析市场部门利用经过治理的数据制定的营销方案的执行效果，是否带来了销售额的增长等。
- 从技术层面评估，看数据治理是否提高了数据的可用性、可扩展性等，评估数据仓库在经过数据治理后的查询响应速度是否提高，数据存储结构是否更易于扩展以适应企业业务的发展，根据评估结果，及时调整数据治理的策略和方法，不断优化数据治理体系。
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数据治理的持续改进阶段
1、根据评估结果调整策略
- 如果在评估中发现数据治理效果未达到预期目标，例如数据质量仍然存在较多问题影响了业务决策，就需要对数据治理策略进行调整，可能需要重新审视数据标准，是否标准过于严格或宽松导致执行困难或数据质量不达标。
- 对于数据治理组织架构，如果发现存在职责不清、沟通不畅等问题，也需要进行优化，增加数据所有者与数据管理员之间的沟通会议频率，或者重新明确各角色在数据治理流程中的职责范围。
2、适应业务和技术发展
- 随着企业业务的不断发展，如开拓新的市场、推出新的产品或服务，数据治理也要相应地进行调整，新的业务可能带来新的数据类型和数据需求，例如企业开展跨境电商业务，就需要考虑国际物流数据、不同国家的客户税收数据等的治理。
- 技术的发展也对数据治理提出了新的要求，随着大数据、人工智能技术的广泛应用，企业可能需要处理海量的非结构化数据，这就需要在数据治理中增加对非结构化数据的管理方法，如文本数据的分类、图像数据的标注等标准的制定和管理。
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