《数据治理组织与实施的原则：构建高效数据治理体系的基石》
一、数据治理组织的原则
1、高层支持与战略导向原则
- 数据治理工作必须得到高层管理者的坚定支持，高层的支持不仅仅是口头上的认可，更体现在资源的分配、战略规划的融入等方面，在企业制定年度战略规划时，将数据治理作为提升企业竞争力的关键举措，明确数据治理的目标与企业战略目标的协同关系，只有这样，数据治理工作才能在企业内部获得足够的重视，避免在推进过程中受到各种部门利益的阻碍。
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- 从战略导向来看，数据治理要紧密围绕企业的长期发展战略，比如一家金融企业，其战略目标是拓展国际市场和推出创新金融产品，那么数据治理组织就要确保数据的准确性、完整性和安全性，以满足国际监管要求和支持新产品的风险评估、市场分析等需求。
2、跨部门协作原则
- 数据治理涉及企业内多个部门，如业务部门、信息技术部门、数据管理部门等，跨部门协作是数据治理组织成功的关键，每个部门在数据治理中都有独特的角色和职责，业务部门是数据的生产者和使用者，他们了解数据的业务含义和需求，信息技术部门负责数据的存储、处理和传输技术架构的搭建，数据管理部门则负责数据标准的制定、数据质量的监控等。
- 以电商企业为例，销售部门产生销售数据，客服部门产生客户服务数据，而技术部门负责将这些数据整合存储，在数据治理过程中，需要共同确定数据的定义、格式和共享机制，如果没有跨部门协作，可能会出现数据定义不一致，例如销售部门的“客户订单金额”与财务部门的统计口径不同，导致数据无法有效整合和分析。
3、明确职责与分工原则
- 在数据治理组织中，各个岗位和部门的职责必须明确，数据所有者、数据管理员、数据使用者等角色要有清晰的界定，数据所有者负责确定数据的业务规则、数据的授权访问等；数据管理员负责数据的日常维护、数据质量的提升等工作；数据使用者则要遵循数据治理的相关规定，合法合规地使用数据。
- 例如在医疗企业中，临床科室是患者医疗数据的所有者，他们要明确哪些数据可以共享用于医学研究，数据管理员负责确保这些数据在医院信息系统中的准确存储和安全管理，而医学研究人员作为数据使用者，要按照规定的流程申请和使用数据，不得将数据用于未经授权的目的。
4、灵活性与适应性原则
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- 数据治理组织要具有灵活性，能够适应企业业务的变化、技术的更新和外部环境的变化，随着企业业务的拓展，新的数据类型和数据源会不断出现，数据治理组织要能够及时调整治理策略和流程，当企业开展跨境业务时，需要考虑不同国家和地区的数据保护法规，数据治理组织就要及时调整数据的存储、传输和共享策略。
- 技术的快速发展，如大数据、人工智能、区块链等技术的应用，也要求数据治理组织能够适应，以大数据技术为例，数据治理组织要能够应对海量数据的治理挑战，调整数据质量评估方法和数据安全管理措施等。
二、数据治理实施的原则
1、以数据为中心原则
- 在数据治理实施过程中，要始终将数据作为核心关注点，这意味着要深入了解数据的生命周期，从数据的产生、采集、存储、处理到数据的共享和销毁，例如在制造企业中，生产设备产生大量的运行数据，数据治理实施要确保这些数据在每个环节的准确性和可用性，在采集环节，要保证数据采集设备的正常运行和数据采集的完整性；在存储环节，要选择合适的存储技术和架构，以满足数据的长期保存和快速检索需求。
- 以数据为中心还要求对数据进行全面的梳理和分类，不同类型的数据，如结构化数据（如企业的财务报表数据）和非结构化数据（如企业的文档、图像数据），需要采用不同的治理方法，对于结构化数据，可以重点关注数据的模式定义和数据质量规则；对于非结构化数据，则要更多地考虑数据的元数据管理和内容索引。
2、循序渐进原则
- 数据治理是一个长期而复杂的过程，不能一蹴而就，企业要根据自身的实际情况，制定循序渐进的实施计划，可以先从关键业务领域的数据治理入手，例如对于零售企业，可以先治理销售数据和库存数据，因为这些数据对企业的运营至关重要，在取得一定的成果和经验后，再逐步扩展到其他业务领域的数据治理。
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- 循序渐进还体现在治理措施的逐步完善上，例如在数据质量治理方面，可以先从解决数据的准确性问题开始，建立数据准确性的评估标准和修正流程，随着治理工作的深入，再逐步解决数据的完整性、一致性等其他质量问题。
3、技术与业务融合原则
- 数据治理的实施需要技术和业务的深度融合，技术是实现数据治理的手段，而业务需求是数据治理的导向，要根据业务需求选择合适的技术工具和平台，企业如果有大量的数据分析需求，就需要选择具有强大数据挖掘和分析功能的技术平台，业务人员要积极参与到技术方案的制定和实施过程中。
- 以电信企业为例，业务部门提出要对客户的通话行为数据进行分析，以优化套餐设计，技术部门就要根据这个业务需求，选择合适的大数据分析技术，并与业务部门共同确定数据的采集范围、分析指标等，在实施过程中，业务人员要能够理解技术的限制和可能性，技术人员要根据业务反馈及时调整技术方案。
4、持续改进原则
- 数据治理不是一次性的项目，而是一个持续改进的过程，企业要建立数据治理的评估机制，定期对数据治理的效果进行评估，评估指标可以包括数据质量的提升程度、数据治理流程的执行效率、数据对业务决策的支持效果等，根据评估结果，及时发现数据治理中存在的问题，并采取相应的改进措施。
- 企业通过定期评估发现数据共享流程过于繁琐，导致数据使用效率低下，那么就需要对数据共享流程进行优化，简化审批环节，提高数据共享的及时性，持续改进还体现在对数据治理策略的调整上，随着企业业务和技术环境的变化，不断优化数据治理的目标、方法和流程等。
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