《数据治理：含义、目标与企业数字化转型的关键路径》
一、数据治理的含义
（一）数据治理的定义
数据治理是一个综合性的概念，它涵盖了为确保数据的高质量、安全性、可用性、完整性和合规性而建立的一系列流程、策略、标准和框架，从本质上讲，数据治理是对数据资产的管理活动，涉及数据的整个生命周期，包括数据的创建、采集、存储、处理、共享、归档和销毁等环节。
（二）数据治理的组成要素
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、人员与组织
这是数据治理的核心推动力量，其中包括数据所有者、数据管理员、数据使用者等不同角色，数据所有者负责确定数据的用途和价值，对数据的质量和安全性负责；数据管理员则负责具体的数据管理操作，如数据的维护、更新等；数据使用者需要遵循相关的数据使用规则来获取和使用数据。
2、政策与流程
数据治理需要建立明确的政策和流程，政策方面，例如数据隐私政策，规定了如何保护个人隐私数据；数据安全政策，明确了数据的访问控制、加密等安全要求，流程方面，如数据质量管理流程，包括数据质量评估、问题发现与解决的流程等。
3、技术与工具
随着数据量的不断增长，技术和工具在数据治理中起着不可或缺的作用，数据仓库技术可以对海量数据进行集中存储和管理，便于数据分析和挖掘；数据清洗工具能够去除数据中的噪声和错误数据，提高数据质量；元数据管理工具则有助于对数据的定义、来源等元数据信息进行管理。
二、数据治理的目标
（一）提升数据质量
1、准确性
数据治理通过建立数据质量标准，采用数据验证和审核机制，确保数据准确地反映现实情况，在企业的财务数据管理中，准确的数据能够为财务决策提供可靠依据，避免因数据错误导致的财务风险。
2、完整性
图片来源于网络，如有侵权联系删除
确保数据的完整性是数据治理的重要目标之一，这意味着数据的各个必要部分都存在且没有缺失，在医疗行业，患者的病历数据必须完整，包括基本信息、诊断结果、治疗过程等，这样才能为医生提供全面的诊疗依据。
3、一致性
数据治理要保证数据在不同系统、不同部门之间的一致性，在跨国企业中，全球各地的分公司可能使用不同的业务系统，但关于产品的基本信息（如产品规格、价格等）应该保持一致，以避免业务混乱。
（二）保障数据安全
1、防止数据泄露
在当今数字化时代，数据泄露事件频发，数据治理通过实施严格的访问控制、数据加密等措施来防止数据泄露，金融机构通过加密客户的账户信息和交易数据，并限制内部员工的访问权限，保护客户资金安全。
2、数据的可用性
数据治理要确保数据在需要时能够正常使用，这就需要建立数据备份与恢复机制，防止因硬件故障、自然灾害等原因导致数据丢失或不可用，云服务提供商需要具备完善的数据备份策略，以保障用户数据的可用性。
（三）促进数据共享与合规
1、数据共享
在企业内部和企业之间，有效的数据治理能够促进数据共享，企业内部不同部门之间共享数据可以提高工作效率和协同性，例如市场部门和研发部门共享客户反馈数据，可以开发出更符合市场需求的产品，企业之间的数据共享也有助于行业的发展，如供应链上的企业共享库存数据可以优化供应链管理。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、合规性
数据治理要确保企业的数据活动符合相关法律法规，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对企业处理个人数据提出了严格要求，企业通过数据治理确保在数据收集、存储、使用等方面符合GDPR规定，避免高额罚款和声誉损失。
（四）实现数据价值最大化
1、支持决策制定
高质量的数据通过数据治理后，能够为企业的决策制定提供有力支持，企业管理层可以依据准确的数据进行战略规划、市场预测等决策，例如通过分析销售数据和市场趋势数据，决定是否进入新的市场领域。
2、驱动创新
数据治理能够挖掘数据中的潜在价值，为企业的创新提供源泉，通过对用户行为数据的分析，互联网企业可以开发出新的产品功能或服务模式，如个性化推荐系统，提高用户体验和企业竞争力。
数据治理是企业在数字化时代必须重视的关键管理活动，通过明确数据治理的含义并朝着其目标努力，企业能够在激烈的市场竞争中充分利用数据资产，实现可持续发展。
评论列表