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《数据治理岗位：企业数据资产的守护者与价值挖掘者》
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据治理岗位应运而生，它在企业的数据管理、利用和保护等方面发挥着不可替代的作用。
（一）数据标准制定
1、定义数据元素标准
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- 数据治理人员需要确定企业内各类数据元素的标准定义，在一个电商企业中，对于“客户订单”这一数据元素，要明确其包含的字段，如订单编号的格式（是纯数字、字母数字组合还是有特定的编码规则）、下单时间的精确程度（精确到秒、分钟还是小时）等，这有助于消除不同部门之间对同一数据概念的歧义理解。
- 规范数据的取值范围，像客户的性别字段，规定只能取“男”“女”或者“未知”等有限的几个值，避免出现不规范的输入，如用“M”“F”或者一些奇奇怪怪的代码来表示性别。
2、建立数据分类与编码标准
- 对企业的海量数据进行合理分类，如按照业务流程分为销售数据、采购数据、库存数据等；按照数据性质分为结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文档、图片、视频等）。
- 针对分类后的数据制定编码体系，以方便数据的存储、检索和管理，在产品数据管理中，为每个产品分配一个唯一的编码，这个编码可能包含产品的类别、型号、生产批次等信息。
（二）数据质量管理
1、数据质量评估
- 数据治理岗位人员要定期对企业数据的质量进行评估，他们会从准确性、完整性、一致性、时效性等多个维度进行考量，在金融企业中，对于客户的信用评分数据，准确性至关重要，数据治理人员需要检查评分是否基于正确的算法和准确的基础数据（如客户的还款记录、收入水平等）。
- 对于完整性，要检查必填字段是否都有值，比如在员工信息管理中，员工的姓名、联系方式等基本信息是否都完整填写，如果发现数据不完整，要及时追溯原因，是录入环节的问题还是数据在传输过程中丢失了部分内容。
2、数据质量提升措施
- 当发现数据质量问题后，数据治理人员要制定并实施改进措施，如果是因为数据录入人员的操作不规范导致的问题，就需要开展培训，提高录入人员的技能和责任心。
- 对于数据系统之间的一致性问题，可能需要对数据集成流程进行优化，在企业的销售系统和库存系统之间，如果出现产品数量不一致的情况，数据治理人员要协调相关部门，调整数据同步机制，确保数据的一致性。
（三）元数据管理
1、元数据采集与存储
- 元数据是描述数据的数据，数据治理人员负责采集企业内各种数据的元数据，包括数据的来源、数据的创建者、数据的更新时间等信息，在一个大型企业的数据分析平台中，对于每一个报表数据，要记录其是从哪个数据库表中抽取而来，是由哪个团队负责创建和维护的。
- 将采集到的元数据进行有效的存储，建立元数据仓库或者使用专门的元数据管理工具，这样，当企业需要了解数据的来龙去脉时，可以方便地从元数据仓库中查询相关信息。
2、元数据的应用
- 利用元数据来支持数据的查询和检索，用户在企业的数据仓库中查找特定的销售数据时，可以通过元数据快速定位到相关的数据表和字段。
- 元数据还可以用于数据血缘分析，即追溯数据的产生和转换过程，在数据出现问题时，通过元数据的血缘分析，可以快速定位到问题可能出现的环节，是数据源的问题，还是在数据处理过程中的某个转换步骤出了差错。
（四）数据安全管理
1、数据访问控制
- 数据治理人员要制定严格的数据访问策略，根据员工的角色和职责，确定其对不同数据的访问权限，在企业的财务数据管理中，财务部门的高级管理人员可能有查看和修改所有财务数据的权限，而普通财务人员可能只有查看自己负责部分财务数据的权限，其他部门的员工则没有访问财务数据的权限。
- 实施身份验证和授权机制，确保只有合法的用户能够访问数据，这可能包括使用用户名和密码、数字证书、多因素认证等技术手段。
2、数据加密与脱敏
- 对于敏感数据，如客户的身份证号码、银行卡号等，数据治理人员要推动数据加密工作，采用合适的加密算法，如对称加密算法（如AES）或非对称加密算法（如RSA）对数据进行加密存储和传输。
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- 在数据共享和外部使用场景下，进行数据脱敏处理，将客户的身份证号码部分隐藏，只显示前几位和后几位，既能够满足数据分析等需求，又能保护客户的隐私。
（五）数据治理体系建设与监督
1、体系框架搭建
- 数据治理人员要构建适合企业的数据治理体系框架，这个框架包括数据治理的组织架构，明确各个部门在数据治理中的角色和职责，在一个制造企业中，生产部门负责提供生产过程中的数据，质量部门负责与产品质量相关数据的管理，而数据治理部门则负责整体的数据治理策略制定和协调工作。
- 建立数据治理的流程和制度，如数据变更管理流程、数据质量管理流程等，规定在数据发生变更时，要经过哪些部门的审批，如何进行测试以确保数据的准确性和一致性等。
2、监督与持续改进
- 持续监督数据治理体系的运行情况，定期对数据治理的各项工作进行审计，检查数据访问权限是否被滥用，数据标准是否得到有效的执行等。
- 根据监督结果，对数据治理体系进行持续改进，如果发现现有的数据分类标准不能满足企业新业务的发展需求，就要及时对分类标准进行调整和优化。
数据治理岗位的重要性
（一）提升企业决策的准确性
1、可靠的数据基础
- 企业的决策依赖于准确的数据，数据治理岗位通过确保数据的质量，为决策提供可靠的依据，在市场战略决策中，如果企业想要进入一个新的市场领域，需要准确的市场调研数据，包括目标市场的规模、消费者需求、竞争对手情况等，数据治理岗位保证这些数据的准确性、完整性和时效性，使得企业决策者能够基于真实的数据做出合理的决策，避免因数据错误而导致的决策失误。
2、数据的整合与分析
- 数据治理有助于整合企业内分散的数据资源，在一个大型企业中，可能存在多个业务系统，如销售系统、生产系统、人力资源系统等，每个系统都有自己的数据，数据治理岗位能够将这些数据进行整合，构建企业数据仓库或者数据湖，这样，在进行数据分析时，决策者可以获取全面的数据视图，进行跨部门、跨业务的综合分析，企业可以通过分析销售数据和生产数据的关系，优化生产计划，根据市场需求及时调整产量，提高企业的运营效率。
（二）满足合规要求
1、法规遵从
- 在不同的行业和地区，有许多关于数据管理的法律法规，在医疗行业，有严格的患者数据保护法规（如HIPAA法案）；在金融行业，有巴塞尔协议等对金融数据管理的要求，数据治理岗位负责确保企业的数据管理符合相关的法律法规，他们要制定相应的政策和流程，对数据的存储、使用、共享等进行规范，防止企业因数据违规而面临法律风险。
2、行业标准遵循
- 除了法律法规，许多行业还有自己的数据管理标准，如电信行业的TMF标准，数据治理岗位人员要促使企业遵循这些行业标准，这有助于企业在行业内保持竞争力，与其他企业进行有效的数据交互和合作，遵循行业标准的数据接口规范，可以使企业的业务系统更容易与合作伙伴的系统进行对接，实现数据的共享和业务的协同。
（三）挖掘数据价值
1、数据资产的盘活
- 企业积累了大量的数据，但如果没有有效的治理，这些数据就只是沉睡的资产，数据治理岗位通过提高数据的质量、整合数据资源等方式，将数据转化为可利用的资产，通过对客户购买行为数据的治理和分析，企业可以挖掘客户的潜在需求，开展精准营销活动，可以根据客户的历史购买记录，推荐相关的产品或服务，提高客户的购买转化率，从而增加企业的收入。
2、创新驱动
- 良好的数据治理为企业的创新提供了基础，在大数据和人工智能时代，企业可以利用治理后的高质量数据进行数据挖掘、机器学习等创新应用，制造企业可以利用生产过程中的传感器数据，通过数据分析和机器学习算法优化生产流程，提高产品质量和生产效率，数据治理岗位确保数据的可用性和质量，为这些创新应用提供了有力的支撑。
数据治理岗位的技能要求
（一）技术技能
1、数据库知识
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- 数据治理人员需要深入了解数据库技术，包括关系型数据库（如Oracle、MySQL等）和非关系型数据库（如MongoDB、HBase等）的原理、操作和管理，他们要能够编写SQL查询语句来进行数据的查询、分析和处理，在数据质量评估中，可能需要通过SQL语句查询数据库中的数据，检查数据的完整性和准确性。
- 掌握数据库的设计原则，能够对企业的数据架构提出合理的建议，在企业进行新系统建设或者数据整合项目时，数据治理人员要根据业务需求和数据治理的要求，设计合适的数据库结构，确保数据的存储和管理高效、合理。
2、数据集成与ETL技术
- 了解数据集成工具和技术，如Informatica、Talend等，在企业的数据治理工作中，经常需要将不同来源的数据进行集成，数据治理人员要能够使用这些工具来设计和实现数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）流程，即ETL流程。
- 处理数据在集成过程中的各种问题，如数据格式的转换、数据的清洗等，当从一个旧系统中抽取数据并加载到新的数据仓库时，可能需要将旧系统中的日期格式（如DD - MM - YYYY）转换为新系统要求的（YYYY - MM - DD）格式，同时要清洗掉一些无效的日期数据。
3、数据安全技术
- 熟悉数据加密技术，如对称加密和非对称加密算法的原理和应用场景，能够根据企业的数据安全需求，选择合适的加密算法对敏感数据进行加密，对于企业内部网络传输的敏感财务数据，可以采用SSL/TLS协议结合对称加密算法进行加密传输，确保数据的保密性。
- 掌握数据脱敏技术，了解不同的数据脱敏方法，如替换、乱序、加密等，在数据共享和外部使用场景下，能够根据数据的敏感程度和使用目的，选择合适的脱敏方法对数据进行处理，保护企业的数据隐私。
（二）业务知识
1、行业知识
- 数据治理人员需要对所在企业的行业有深入的了解，不同行业的数据特点和业务需求差异很大，在零售行业，销售数据的季节性波动、商品的分类和库存管理等是重要的业务关注点；而在航空航天行业，飞行器的性能数据、飞行安全数据等则是关键数据，了解行业知识有助于数据治理人员制定符合行业特点的数据治理策略。
- 关注行业的发展趋势，因为行业的发展可能会带来新的数据需求和数据管理挑战，随着电商行业的发展，线上线下融合（OMO）模式的兴起，企业需要管理更多的全渠道销售数据，数据治理人员要能够根据这种趋势调整数据治理的重点和方法。
2、企业内部业务流程理解
- 深入理解企业内部的各个业务流程是数据治理的关键，数据治理人员要知道数据在企业业务流程中的产生、流转和使用情况，在企业的采购流程中，从采购需求的提出、供应商的选择、采购订单的生成到货物的验收等环节，每个环节都会产生和使用不同的数据，数据治理人员只有了解这些业务流程，才能制定有效的数据标准和数据质量管理措施，确保数据与业务流程的紧密结合。
（三）软技能
1、沟通协调能力
- 数据治理工作涉及企业的多个部门，需要与不同部门的人员进行沟通和协调，数据治理人员要能够向业务部门解释数据治理的重要性和相关政策，同时也要倾听业务部门的需求和反馈，在推行新的数据标准时，要与各个部门的负责人和数据使用者进行沟通，让他们理解新的标准对企业整体数据管理和业务发展的意义，并且收集他们对标准的意见和建议，以便进行调整和优化。
- 协调不同部门之间的数据相关工作，如在数据集成项目中，要协调IT部门、业务部门和数据所有者之间的工作，确保项目的顺利进行，如果IT部门在技术实现上遇到问题，数据治理人员要及时与业务部门沟通，调整业务需求或者寻找其他解决方案。
2、项目管理能力
- 数据治理工作往往包含多个项目，如数据标准制定项目、数据质量提升项目等，数据治理人员需要具备项目管理能力，能够制定项目计划、安排项目资源、控制项目进度和质量，在数据质量提升项目中，要明确项目的目标（如将数据的准确性提高到95%以上），制定详细的项目计划，包括数据质量问题的诊断、改进措施的实施和效果评估等各个阶段的时间安排，合理分配人力、物力资源，并且在项目执行过程中，监控项目的进度，及时解决出现的问题，确保项目按时、按质完成。
3、分析与解决问题能力
- 在数据治理工作中，会遇到各种各样的问题，如数据质量问题、数据安全漏洞、部门之间的数据冲突等，数据治理人员要能够对这些问题进行深入分析，找出问题的根源，当发现数据的一致性问题时，要通过数据分析、系统排查等手段，确定是数据录入环节、数据传输环节还是数据处理环节出了问题。
- 根据分析结果提出有效的解决方案，如果是数据录入环节的问题，可能需要改进录入界面的设计、加强对录入人员的培训等；如果是数据传输环节的问题，可能需要优化数据传输协议或者更换传输工具等。
数据治理岗位在企业的数据管理和价值挖掘方面具有至关重要的地位，它不仅需要具备多方面的技术技能，还需要深入了解业务知识并拥有良好的软技能，以确保企业的数据资产得到有效的管理、保护和利用，从而推动企业在数字化时代的可持续发展。
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