《数据治理：繁琐背后的巨大价值与意义》
一、数据治理能解决的问题
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）数据质量提升
1、准确性保障
在企业运营中，数据的准确性至关重要，例如在金融行业，客户的账户余额、交易记录等数据必须准确无误，数据治理通过建立数据质量标准，对数据的录入、存储和传输过程进行严格规范，在数据录入阶段，设置必要的验证规则，像在银行开户时，身份证号码的格式验证等，如果没有数据治理，错误的数据可能会导致客户资金计算错误、交易失败等严重后果。
2、完整性修复
许多企业存在数据不完整的情况，例如在电商企业中，用户的收货地址可能只记录了部分信息，数据治理可以通过数据探查技术，发现这些不完整的数据，并制定相应的补充策略，如提醒用户完善地址信息，或者根据用户的历史订单等相关数据进行合理推测补充，从而确保数据的完整性，以便企业能够更好地进行物流配送等运营活动。
（二）数据安全与合规
1、安全防护
随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全成为企业的生命线，数据治理能够对数据进行分类分级，识别出敏感数据，对于金融企业的客户资金信息、医疗企业的患者病历等敏感数据，数据治理可以制定严格的访问控制策略，只有授权人员在特定的环境下才能访问，对数据的传输进行加密处理，防止数据在网络传输过程中被窃取。
2、合规要求满足
不同行业面临着不同的合规要求，如医疗行业需要遵守HIPAA（健康保险流通与责任法案），金融行业要遵循巴塞尔协议等，数据治理可以确保企业的数据管理流程和数据本身符合这些法规要求，通过建立合规性检查机制，定期审查数据的存储、使用等情况，避免企业因违规而遭受巨额罚款和声誉损失。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（三）数据集成与共享
1、集成难题解决
在大型企业中，往往存在多个业务系统，如ERP系统、CRM系统等，这些系统中的数据格式、数据定义等各不相同，数据治理能够统一数据标准，建立数据仓库或数据湖，将不同系统中的数据集成到一个平台上，企业可以将销售数据、客户服务数据等集成起来，以便进行全面的客户分析，挖掘客户的潜在需求。
2、数据共享促进
数据治理打破了企业内部数据孤岛的局面，使得不同部门之间能够安全、有效地共享数据，研发部门可以获取市场部门的用户需求数据，从而开发出更符合市场需求的产品；财务部门可以与业务部门共享成本和收益数据，以便共同制定合理的预算和业务策略。
二、数据治理的实施过程看似繁琐却意义非凡
（一）组织与人员方面
1、建立数据治理组织架构
这需要明确数据所有者、数据管理员、数据使用者等不同角色的职责，数据所有者负责确定数据的价值和使用规则；数据管理员负责数据的日常维护和管理；数据使用者则需要按照规定使用数据，这个过程需要企业内部各部门之间的协调与沟通，在一个制造企业中，生产部门、销售部门、研发部门等都要参与到数据治理组织架构的构建中，这一过程虽然复杂，但只有这样才能确保数据治理工作的顺利开展。
2、人员培训与意识提升
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据治理需要全体员工的参与，因此需要对员工进行数据治理相关知识的培训，从一线员工到高层管理人员，都要了解数据治理的重要性和基本操作方法，这包括数据安全意识的培训，如如何识别钓鱼邮件以保护企业数据安全；数据质量意识的培训，如正确的数据录入方法等，这一培训过程涉及人员众多、内容广泛，显得较为繁琐，但却是数据治理成功的关键因素之一。
（二）技术与流程方面
1、数据标准制定与技术工具选择
制定数据标准是一个细致的过程，需要考虑到企业业务的多样性和未来发展的需求，定义客户数据的标准时，要涵盖客户的基本信息、交易信息、偏好信息等多个方面，并且要确保这些标准在不同的业务系统中都能适用，选择合适的数据治理技术工具也并非易事，市场上有众多的数据质量管理工具、元数据管理工具等，企业需要根据自身的规模、业务需求和预算等因素进行综合评估和选择。
2、数据治理流程的建立与优化
数据治理流程包括数据的采集、存储、处理、使用和销毁等各个环节，每个环节都需要制定详细的操作规范，在数据采集环节，要规定采集的数据源、采集的频率等；在数据存储环节，要确定存储的架构、存储的安全措施等，这些流程不是一成不变的，需要根据企业业务的发展和数据治理的效果不断进行优化，这一整套流程的建立和优化需要投入大量的时间和精力，但却是保障数据治理有效性的核心。
虽然数据治理在实施过程中面临诸多繁琐的任务，但它所解决的问题对企业的生存与发展至关重要，它能够提升企业的数据质量、保障数据安全合规、促进数据集成与共享，从而为企业在日益激烈的市场竞争中赢得优势。
评论列表