本文目录导读：
《数据治理工作方案及措施的建议》
数据治理工作方案的整体框架
1、目标设定
- 明确数据治理的总体目标，例如提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，以企业的销售数据为例，如果数据质量不佳，可能会导致销售预测不准确，进而影响库存管理和市场策略，将销售数据的准确性提升至95%以上可以作为一个具体的数据治理目标。
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- 数据治理还应致力于增强数据安全性，保护企业的核心数据资产，防止数据泄露和恶意攻击，对于金融企业来说，客户的账户信息、交易记录等数据的安全性至关重要，目标可以设定为在一年内实现数据安全漏洞数量减少50%。
- 促进数据共享也是重要目标之一，在大型企业集团中，不同部门之间的数据共享往往存在障碍，通过数据治理，打破数据孤岛，实现跨部门数据共享率达到80%以上，从而提高企业整体运营效率。
2、组织架构建设
- 成立数据治理委员会，成员包括企业高层管理人员、各业务部门负责人以及数据专家，委员会负责制定数据治理的战略方向、政策和监督数据治理工作的整体进展，在一家制造企业中，数据治理委员会可以决定哪些数据对于生产流程优化最为关键，并且协调研发部门和生产部门之间的数据共享。
- 设立数据管理员岗位，负责具体的数据管理工作，如数据标准的制定、数据质量的监控和数据的分类分级等，数据管理员要与业务部门密切合作，了解业务需求，确保数据治理工作与业务流程相契合。
- 明确各业务部门在数据治理中的职责，业务部门既是数据的生产者，也是数据的使用者，需要负责提供准确的数据，并按照数据治理的要求使用数据，销售部门要确保录入的客户订单数据准确无误，同时要遵循数据安全规定，不能随意泄露客户信息。
3、流程规划
- 数据采集流程：规范数据的来源和采集方式，对于电商企业，要明确商品信息数据是从供应商提供的资料中采集，还是通过人工录入，并且规定采集的频率和格式，商品价格数据需要每天更新，并且以小数点后两位的格式录入。
- 数据存储流程：确定数据的存储位置、存储结构和存储期限，企业可以根据数据的重要性和使用频率，选择将核心业务数据存储在本地高性能服务器上，将历史数据存储在云端，并且规定一般业务数据存储期限为3年，重要数据存储期限为5年以上。
- 数据使用流程：建立数据使用的申请、审批和审计机制，当市场部门需要使用客户的购买行为数据进行营销活动时，要向数据管理员提出申请，经过数据治理委员会审批后才能使用，并且在使用过程中接受审计，确保数据的使用符合规定，没有被滥用。
数据治理的具体措施建议
（一）数据标准管理
1、制定数据标准
- 对企业内的数据元素进行统一命名、定义和编码，以企业的人力资源管理数据为例，员工的职位名称应该有统一的标准，如“销售代表”不能写成“销售员”或“销售专员”等不同名称，对于员工编号，要采用统一的编码规则，如按照部门代码+入职年份+流水号的方式进行编码。
- 建立数据格式标准，包括数据的类型（数值型、字符型等）、长度和精度等，日期数据要统一采用“YYYY - MM - DD”的格式，电话号码要采用纯数字格式，长度为11位。
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2、数据标准的推广与执行
- 通过培训向全体员工宣传数据标准，让员工了解数据标准的重要性和具体内容，可以开展线上线下相结合的培训课程，线上提供数据标准的文档和视频教程，线下组织集中培训和答疑。
- 在企业的信息系统中设置数据标准的强制校验功能，当员工在系统中录入数据时，如果不符合数据标准，系统会自动提示并拒绝接受录入，从而保证数据标准的有效执行。
（二）数据质量管理
1、数据质量评估
- 建立数据质量评估指标体系，包括准确性、完整性、一致性、时效性等方面的指标，对于企业的财务报表数据，可以通过与原始凭证核对来评估准确性，通过检查必填字段是否都有值来评估完整性，通过对比不同报表中相同数据项是否一致来评估一致性，通过查看数据更新时间是否及时来评估时效性。
- 定期开展数据质量评估工作，如每月或每季度进行一次全面的数据质量评估，评估结果要以直观的报告形式呈现，明确指出数据质量存在的问题和改进方向。
2、数据质量改进
- 针对数据质量评估中发现的问题，制定具体的改进措施，如果发现客户信息数据存在完整性问题，如部分客户的联系地址缺失，就要安排相关人员进行补充收集。
- 建立数据质量监督机制，对数据质量改进过程进行跟踪和监督，确保改进措施得到有效执行，设置数据质量专员，负责检查数据质量改进工作的进展情况，并及时向数据治理委员会汇报。
（三）数据安全管理
1、数据安全策略制定
- 根据企业的数据资产情况，制定数据分类分级策略，将企业数据分为机密级、秘密级和普通级等不同级别，企业的核心技术研发数据、客户的隐私数据等属于机密级数据，需要采取最高级别的安全保护措施。
- 建立数据访问控制策略，明确不同级别用户对不同级别数据的访问权限，普通员工只能访问普通级别的业务数据，部门经理可以访问本部门的秘密级数据，只有企业高层管理人员和特定的数据安全管理人员才能访问机密级数据。
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2、数据安全技术保障
- 采用加密技术对重要数据进行加密存储和传输，对于机密级数据，在存储时要采用高级加密标准（AES）等加密算法进行加密，在网络传输过程中要使用SSL/TLS等加密协议进行保护。
- 部署数据防泄露（DLP）系统，实时监测企业内部和外部的数据传输，防止数据泄露，DLP系统可以识别敏感数据的特征，当发现有敏感数据违规传输时，及时发出警报并阻止传输。
（四）数据共享管理
1、数据共享平台建设
- 构建企业级的数据共享平台，整合企业内各部门的数据资源，数据共享平台要具备数据集成、数据清洗、数据转换等功能，能够将来自不同数据源的数据进行整合，并且按照数据标准进行清洗和转换，以便于共享和使用。
- 在数据共享平台上建立数据目录，对共享的数据资源进行详细的描述，包括数据的名称、来源、内容、数据质量状况等信息，方便用户查找和使用数据。
2、数据共享机制建立
- 制定数据共享的规则和流程，明确哪些数据可以共享、在什么条件下共享以及如何共享等问题，对于一些基础的业务数据，如企业的组织架构数据、产品分类数据等，可以无条件共享；而对于涉及商业机密的数据，如企业的成本核算数据、新产品研发计划等，要在经过严格的审批和脱敏处理后才能共享。
- 建立数据共享的收益分配机制，对于提供高质量数据的部门给予一定的奖励，鼓励各部门积极参与数据共享，如果销售部门提供的客户数据对市场部门的营销活动有很大帮助，市场部门可以根据营销活动的收益给予销售部门一定比例的分成。
通过以上数据治理工作方案及措施的实施，可以有效地提高企业的数据治理水平，充分发挥数据的价值，为企业的发展提供有力的支持。
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