《数据治理：工作内容剖析与难点探究》
一、数据治理的主要工作
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1、数据标准管理
- 定义数据标准是数据治理的基础工作，这包括确定数据的格式、编码规则、数据类型等，在金融行业，对于客户身份信息中的身份证号码，要明确其数据类型为字符串，长度为18位，并且有着严格的编码校验规则，企业需要制定统一的数据标准文档，涵盖从业务术语到数据字段的详细规范。
- 数据标准的推广和执行也是关键环节，要让各个业务部门和数据相关人员理解并遵循这些标准，需要进行培训和沟通，建立数据标准的审核机制，确保新产生的数据和已有的数据都符合标准要求，在企业的信息系统升级或新系统上线时，要对数据录入界面进行审查，防止不符合标准的数据进入系统。
2、数据质量管理
- 数据质量评估是首要任务，通过设定一系列的数据质量指标，如数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，对企业的数据资产进行全面评估，对于销售数据，准确性指标可以通过对比销售记录与实际财务收款情况来衡量；完整性指标可以检查每一笔销售订单是否包含了客户信息、产品信息、销售日期等必要字段。
- 数据清洗和修复是提高数据质量的重要手段，对于发现的错误数据、缺失数据和重复数据等要进行处理，在电商企业中，如果发现用户的收货地址存在格式不统一的情况，就需要进行清洗，将地址按照省、市、区（县）、详细地址的标准格式进行整理，对于缺失的用户联系方式等重要信息，可以通过与用户再次沟通或者利用其他相关数据进行补全。
- 建立数据质量监控体系，持续监测数据质量的变化情况，利用自动化工具和定期的人工检查相结合的方式，及时发现数据质量问题并进行预警，设置数据质量仪表盘，直观地展示各项数据质量指标的实时状态，一旦某个指标低于设定的阈值，就发出警报通知相关人员。
3、元数据管理
- 元数据的采集是元数据管理的起点，要从企业的各个数据源，包括数据库、文件系统、应用程序等中收集元数据信息，在一个大型制造企业中，从生产管理系统、库存管理系统等不同系统中采集关于产品数据的元数据，如产品的定义、生产流程的描述、库存数据的结构等。
- 元数据的存储和组织需要建立专门的元数据仓库，将采集到的元数据按照一定的分类方式进行存储，以便于查询和管理，可以按照业务主题、数据来源、数据类型等对元数据进行分类存储。
- 元数据的维护和利用，要确保元数据的及时更新，并且利用元数据为企业的数据管理和业务决策提供支持，当企业进行数据分析项目时，通过元数据可以快速了解数据的来源、含义和关系，从而提高数据分析的效率和准确性。
4、数据安全管理
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- 数据访问控制是保障数据安全的核心措施之一，根据用户的角色和职责，设定不同的访问权限，在医疗行业，医生可以访问患者的基本医疗信息和与自己诊疗相关的病历数据，但对于涉及患者隐私的基因检测等特殊数据，只有经过严格授权的特定人员才能访问。
- 数据加密技术的应用可以防止数据在存储和传输过程中的泄露，对于企业的核心商业数据，如客户名单、财务数据等，在存储到数据库时进行加密处理，在网络传输过程中采用安全的加密协议，如SSL/TLS等。
- 数据安全审计用于监督数据的访问和操作情况，通过记录用户对数据的访问时间、操作类型等信息，及时发现异常的访问行为并进行调查处理。
5、主数据管理
- 主数据的识别是主数据管理的首要步骤，确定企业中哪些数据是核心的、共享的主数据，如客户数据、产品数据、员工数据等，在一个跨国企业集团中，客户数据在各个子公司的销售、市场、客服等部门之间共享，是典型的主数据。
- 主数据的整合和统一维护是关键，将分散在不同系统中的主数据进行整合，建立单一的主数据来源，将企业内部不同的客户关系管理系统中的客户数据进行清洗、比对和整合，形成一个统一的客户主数据中心，由专门的团队进行维护，确保各个部门使用的客户数据的一致性。
二、数据治理的难点问题
1、跨部门协作
- 在企业中，数据治理涉及多个部门，如业务部门、IT部门、数据管理部门等，不同部门有着不同的利益诉求和工作重点，业务部门更关注数据对业务的支持，可能对数据治理的严格规范存在抵触情绪，认为会影响业务效率，销售部门可能为了快速录入订单而忽视数据标准中的某些要求。
- IT部门则侧重于技术实现，可能对业务需求的理解不够深入，导致在数据治理项目中与业务部门沟通不畅，在开发数据质量管理工具时，没有充分考虑业务人员的操作习惯和数据使用场景，使得工具难以推广使用，要实现有效的跨部门协作，需要建立跨部门的沟通机制和数据治理委员会等协调机构，明确各部门在数据治理中的职责和权力。
2、数据复杂性
- 随着企业业务的发展，数据来源日益多样化，包括内部系统、外部合作伙伴、物联网设备等，不同来源的数据在格式、语义、质量等方面存在很大差异，从物联网设备采集到的传感器数据可能是实时的、海量的、并且具有一定的噪声，与企业内部传统的结构化业务数据有着很大的区别。
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- 数据之间的关系也变得越来越复杂，在一个大型电商企业中，用户的购买行为数据与用户的浏览历史、评价数据、社交关系数据等相互关联，要理清这些数据关系并进行有效的治理是一项艰巨的任务，处理数据复杂性需要采用先进的数据集成和数据清洗技术，同时建立完善的元数据管理体系来描述数据关系。
3、数据治理的持续改进
- 数据治理是一个持续的过程，而不是一次性的项目，企业的业务需求在不断变化，数据环境也在不断演变，随着企业开拓新的市场，可能会引入新的业务数据类型，这就需要对现有的数据治理体系进行调整。
- 要实现数据治理的持续改进，需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，根据评估结果调整数据治理策略、完善数据治理流程和工具，在实际操作中，由于缺乏明确的评估标准和足够的资源投入，持续改进往往难以有效实施。
4、数据治理文化的建立
- 在企业内部建立数据治理文化是一个长期而困难的过程，许多员工对数据治理的重要性认识不足，认为数据治理是数据部门的事情，与自己无关，普通员工在日常工作中可能不会主动遵守数据标准，随意录入数据。
- 要建立数据治理文化，需要从企业高层到基层员工进行全面的培训和宣传，通过制定数据治理的激励机制，对遵守数据治理规范的员工和部门进行奖励，对违反规定的进行处罚，逐步在企业内部形成重视数据治理的文化氛围。
5、技术与工具的选型
- 在数据治理过程中，需要选择合适的技术和工具来支持各项工作，市场上的数据治理工具种类繁多，功能各异，如数据质量工具、元数据管理工具等，企业在选型时面临着诸多挑战，要考虑工具与企业现有IT架构的兼容性，一些大型企业已经建立了复杂的企业信息系统架构，如果新的数据治理工具不能与现有架构兼容，就会导致集成困难。
- 还要考虑工具的成本效益，一些高端的数据治理工具功能强大，但价格昂贵，对于预算有限的企业来说难以承受，企业需要根据自身的业务需求、技术实力和预算等因素，综合评估选择合适的技术和工具。
数据治理工作涵盖多个重要方面，同时也面临着诸多难点问题，只有充分认识到这些工作内容和难点，并采取有效的应对措施，企业才能实现有效的数据治理，提升数据资产的价值，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
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