《数据治理：工作内容、主要难点及应对策略》
一、数据治理的主要工作内容
1、数据标准管理
- 定义数据的标准格式、编码规则和数据字典，在金融行业，对于客户的身份信息，要明确姓名的格式（如中文姓名的姓氏和名字的顺序、英文姓名的大小写规则等），身份证号码的编码规则以及客户风险等级的分类标准等，这有助于提高数据的一致性和准确性，使得不同系统间的数据交互能够顺利进行。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 建立数据标准的审核和发布流程，确保新的数据标准经过相关部门（如业务部门、技术部门等）的审核，以保证标准的合理性和可行性，一旦审核通过，要及时发布并推广新的数据标准到各个数据使用环节。
2、数据质量管理
- 数据质量评估，通过数据剖析工具和技术，对数据的完整性（如是否所有必填字段都有值）、准确性（数据是否符合实际业务情况，如订单金额是否正确）、一致性（同一数据在不同系统中的值是否相同）、时效性（数据是否及时更新）等方面进行评估，在电商企业中，要检查商品库存数据是否及时更新，避免出现超售现象。
- 数据清洗和修复，对于评估中发现的低质量数据，采取相应的措施进行清洗，如去除重复的客户记录，修正错误的地址信息等，建立数据质量问题的跟踪机制，确保问题得到彻底解决。
3、元数据管理
- 元数据的采集和存储，元数据包括数据的定义、来源、转换规则等信息，在企业的数据仓库中，要采集各个数据源（如数据库表、文件等）的元数据，并将其存储在专门的元数据存储库中。
- 元数据的维护和使用，定期更新元数据，以反映数据的变化情况，利用元数据为数据使用者提供数据的导航和理解支持，如数据分析师可以通过元数据了解数据的来源和含义，从而更准确地进行数据分析。
4、数据安全管理
- 数据访问控制，根据用户的角色和职责，定义不同的数据访问权限，在医疗行业，医生可以访问患者的病历数据用于诊断，但行政人员可能只能访问部分基本信息，采用身份认证、授权等技术手段确保只有合法用户能够访问相应的数据。
- 数据加密和脱敏，对于敏感数据，如企业的财务数据、客户的银行卡号等，进行加密存储和传输，防止数据泄露，在数据共享和展示时，采用数据脱敏技术，隐藏敏感信息，如将银行卡号部分数字用星号代替。
5、主数据管理
- 识别和定义主数据，主数据是企业中具有高价值、相对稳定且在多个业务流程中共享的数据，如企业的客户数据、产品数据等，明确主数据的范围和属性，对于产品主数据，要确定产品的名称、规格、型号等关键属性。
- 主数据的整合和共享，整合来自不同系统的主数据，消除数据孤岛，确保各个业务部门使用的主数据的一致性，建立主数据的共享机制，提高企业内部的数据协同效率。
二、数据治理的难点
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、业务与技术的协同
- 数据治理需要业务部门和技术部门密切合作，业务部门了解数据的业务含义和使用场景，而技术部门掌握数据的存储、处理等技术细节，在实际工作中，这两个部门往往存在沟通障碍，业务部门提出的数据需求可能在技术上难以实现，或者技术部门实施的数据治理方案可能不符合业务逻辑。
- 不同业务部门之间的数据需求和利益也存在差异，如销售部门可能更关注客户的购买行为数据，而财务部门更关注客户的付款数据，协调这些不同的需求，以达成数据治理的整体目标是一个挑战。
2、数据量和数据多样性
- 随着企业的发展，数据量呈爆炸式增长，包括结构化数据（如数据库中的表数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如图片、视频等），处理如此大量和多样的数据对数据治理提出了更高的要求，在大数据环境下，要对海量的社交媒体数据进行治理，不仅要考虑数据的存储和管理，还要考虑如何从非结构化的文本、图片中提取有价值的信息并保证数据质量。
- 不同类型数据的治理方法差异较大，结构化数据可以采用传统的关系数据库管理技术进行治理，而对于非结构化数据则需要新的技术手段，如自然语言处理技术用于处理文本数据，图像识别技术用于处理图片数据，这增加了数据治理的复杂性。
3、数据治理的持续推进
- 数据治理是一个持续的过程，而不是一次性项目，企业的数据在不断变化，新的业务需求不断涌现，这就要求数据治理体系能够不断适应这些变化，企业推出新的业务产品线，就会产生新的数据类型和数据关系，需要及时调整数据治理策略。
- 在数据治理的长期过程中，容易出现治理疲劳，企业员工可能在初期积极参与数据治理工作，但随着时间的推移，由于缺乏激励机制或者治理工作的繁琐性，导致参与度下降，影响数据治理的持续推进。
4、数据治理的成本效益平衡
- 数据治理需要投入大量的人力、物力和财力，包括购买数据治理工具、聘请数据治理专家、进行员工培训等，数据治理的效益往往难以直接量化，提高数据质量可能会减少决策失误，但很难准确计算出由于数据质量提高而带来的具体经济收益。
- 企业在进行数据治理时，需要在成本和效益之间找到平衡，如果投入过多而看不到明显的效益，企业可能会削减数据治理的资源投入；如果投入不足，则无法达到预期的数据治理效果。
三、应对数据治理难点的策略
1、加强业务与技术沟通
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 建立跨部门的沟通团队，成员包括业务代表和技术专家，定期召开会议，共同讨论数据治理方案，确保业务需求能够在技术上得到实现，技术方案也符合业务逻辑，在数据仓库建设项目中，业务部门和技术部门共同参与数据模型的设计，业务部门提供数据的业务需求和使用场景，技术部门根据这些需求设计合理的数据结构。
- 开展数据治理培训，提高业务人员的技术理解能力和技术人员的业务知识水平，使双方能够更好地理解对方的工作内容和需求，减少沟通障碍。
2、应对数据量和多样性
- 采用先进的数据治理技术和工具，使用大数据管理平台来处理海量和多样的数据，这些平台可以集成多种数据处理技术，如Hadoop用于处理大规模的结构化和半结构化数据，NoSQL数据库用于存储和管理非结构化数据。
- 制定针对不同类型数据的治理策略，对于结构化数据，重点关注数据的准确性和一致性；对于半结构化数据，注重数据的格式转换和整合；对于非结构化数据，强调数据的特征提取和分类。
3、确保数据治理的持续推进
- 建立数据治理的长效机制，包括定期的数据评估和改进计划，每月对数据质量进行评估，根据评估结果制定改进计划，并在下个月的工作中实施。
- 设立激励机制，鼓励企业员工积极参与数据治理工作，如对在数据治理工作中表现优秀的员工给予奖励，包括物质奖励（奖金、奖品等）和精神奖励（荣誉证书、公开表扬等）。
4、优化成本效益平衡
- 建立数据治理成本效益评估模型，虽然难以精确量化数据治理的效益，但可以通过建立评估模型，从多个方面（如决策效率提高、风险降低等）对效益进行评估，同时准确计算成本，以便更好地平衡成本和效益。
- 分阶段实施数据治理项目，根据企业的实际情况和需求，将数据治理项目划分为多个阶段，每个阶段设定明确的目标和预算，在每个阶段结束后，评估效益并决定是否继续下一个阶段的投入，从而降低整体风险并优化成本效益。
评论列表