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《数据治理规划应遵从的总体原则：构建高效、合规、可持续的数据治理体系》
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，有效的数据治理能够提高数据质量、保障数据安全、提升数据价值，从而为企业的决策、运营和创新提供有力支持，要制定一个成功的数据治理规划并非易事，需要遵循一系列总体原则。
以业务需求为导向
1、理解业务流程
- 数据治理规划必须深入了解企业的业务流程，不同的业务部门有着不同的业务操作模式，例如销售部门关注客户订单、市场部门关注消费者反馈等，通过详细梳理业务流程，能够明确各个环节产生的数据类型、数据流向以及数据的使用目的，只有这样，数据治理才能有的放矢，确保治理措施与业务需求紧密结合。
- 在一家电商企业中，订单处理流程涉及客户下单、支付、物流配送等多个环节，数据治理需要关注在每个环节中订单数据的准确性、完整性和及时性，如果订单数据出现错误，可能导致客户无法正常支付或者货物无法准确送达，从而影响业务的正常运转。
2、支持业务决策
- 数据治理的最终目的是为业务决策提供可靠的数据基础，这就要求数据治理规划要考虑如何提高数据的决策可用性，要确保数据的准确性，避免因数据错误而导致决策失误，要提高数据的分析性，通过数据整合、清洗等手段，将原始数据转化为能够支持决策分析的数据形式。
- 以企业的市场战略决策为例，市场部门需要准确的销售数据、客户偏好数据以及竞争对手数据等，数据治理规划应确保这些数据的质量，并且能够以直观的方式呈现给决策者，如通过数据可视化报表等形式，帮助决策者快速了解市场动态，制定有效的市场战略。
确保数据质量
1、数据准确性
- 在数据治理规划中，准确性是数据质量的核心要求，要建立数据准确性的评估机制，例如定期对关键数据进行抽样检查，与原始数据源进行比对，要明确数据的所有者和维护者，确保数据在产生、传输和存储过程中始终保持准确。
- 比如在金融企业中，客户的账户余额数据必须精确无误，如果数据存在偏差，可能导致客户资金损失或者企业面临合规风险，数据治理规划应规定严格的操作流程，从柜员录入数据开始，到后台系统的数据处理，都要有准确性的保障措施。
2、数据完整性
- 数据完整性涉及到数据的各个方面，包括数据记录的完整性和数据属性的完整性，在规划中，要制定数据完整性的规则，例如规定必填字段、数据格式等，要建立数据完整性监控机制，及时发现和修复数据缺失或不完整的情况。
- 在医疗行业，患者的病历数据完整性至关重要，从患者的基本信息到诊疗过程中的各项检查结果、诊断结论等都必须完整记录，数据治理规划应确保医疗信息系统能够对数据完整性进行有效管理，避免因数据不完整而影响医生的诊断和治疗。
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保障数据安全
1、合规性要求
- 随着数据保护法规的不断完善，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的《网络安全法》等，数据治理规划必须确保企业数据的处理符合相关法规要求，这包括数据的收集、存储、使用、共享等各个环节的合法性。
- 企业在收集用户个人信息时，必须明确告知用户收集的目的、方式和范围，并且要获得用户的同意，数据治理规划要将这些合规性要求融入到企业的数据管理流程中，建立相应的审核机制，确保数据操作的合法性。
2、数据访问控制
- 为保障数据安全，数据治理规划要建立严格的数据访问控制体系，根据用户的角色和职责，分配不同的数据访问权限，普通员工只能访问与其工作相关的数据，而高级管理人员可以访问更全面的数据，但也要遵循严格的审批流程。
- 在企业的研发部门，涉及到企业核心技术数据的访问权限应严格限制，只有经过授权的研发人员才能访问这些数据，并且要对访问行为进行记录和审计，防止数据泄露。
建立数据标准
1、统一数据定义
- 企业内部往往存在多个业务系统，不同系统对同一数据可能有不同的定义，数据治理规划要建立统一的数据定义标准，消除数据歧义，对于“客户”这个概念，要明确规定客户的定义范围，包括是否包含潜在客户、已成交客户等不同类型。
- 在大型企业集团中，旗下不同子公司可能对“销售额”的计算方式存在差异，数据治理规划应统一销售额的计算标准，包括是否包含折扣、运费等因素，以便于企业整体的财务分析和业绩评估。
2、数据格式规范
- 规范的数据格式有助于数据的整合、共享和分析，数据治理规划要规定数据的格式要求，如日期格式、数字格式等，这可以提高数据处理的效率，减少数据转换过程中的错误。
- 在数据分析项目中，如果不同数据源的日期格式不一致，如有的是“YYYY - MM - DD”，有的是“DD/MM/YYYY”，会给数据合并和分析带来很大困扰，数据治理规划应要求企业内部统一采用一种日期格式，提高数据的可用性。
促进数据共享与流通
1、打破数据孤岛
- 企业内部不同部门之间往往存在数据孤岛现象，数据治理规划要致力于打破这种局面，通过建立数据共享平台或者数据仓库，整合企业内部的数据资源，实现数据在不同部门之间的共享。
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- 在制造企业中，生产部门、销售部门和研发部门都有各自的数据，但这些数据如果不能共享，就会影响企业的整体运营效率，生产部门的产能数据可以为销售部门的订单承接提供参考，研发部门可以根据销售部门的客户需求反馈来改进产品。
2、数据流通管理
- 在促进数据共享的同时，要对数据的流通进行有效的管理，要明确数据共享的流程和审批机制，确保数据在共享过程中不被滥用，要对数据的使用情况进行跟踪和评估，及时发现和解决数据共享过程中出现的问题。
- 当企业与外部合作伙伴进行数据共享时，例如与供应商共享库存数据，数据治理规划要规定详细的共享协议，包括数据的使用范围、保密条款等，保障企业数据的安全和利益。
构建可持续的数据治理体系
1、组织架构支持
- 数据治理需要一个完善的组织架构来支持，企业应设立数据治理委员会等相关机构，明确各部门在数据治理中的职责和角色，数据治理委员会负责制定数据治理的战略和政策，协调各部门之间的关系。
- 在一个跨部门的数据治理项目中，数据治理委员会可以由企业的高层管理人员、各业务部门负责人以及数据专家组成，他们共同决策数据治理的重大事项，确保数据治理工作得到企业各方面的支持。
2、持续改进机制
- 数据治理是一个持续的过程，企业的数据环境在不断变化，新的数据需求和问题也会不断出现，数据治理规划要建立持续改进机制，定期对数据治理的效果进行评估，根据评估结果调整治理策略和措施。
- 随着企业业务的拓展，可能会引入新的业务系统，产生新的数据类型，数据治理规划中的持续改进机制应能够及时应对这种变化，将新的数据纳入治理范围，优化数据治理流程，提高数据治理的整体水平。
数据治理规划遵从以业务需求为导向、确保数据质量、保障数据安全、建立数据标准、促进数据共享与流通以及构建可持续的数据治理体系等总体原则，才能在企业数字化转型过程中发挥重要作用，提升企业的数据管理能力和竞争力。
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