主要工作与难点剖析
一、数据治理的主要工作
1、数据标准制定
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- 数据格式规范是数据标准的基础部分，在金融领域，日期数据需要统一格式，像“YYYY - MM - DD”，以确保不同系统间日期数据的一致性，对于数值型数据，要明确小数位数、数据精度等。
- 数据编码规则的制定也至关重要，以企业的产品编码为例，需要设计一套科学合理的编码体系，既能涵盖产品的各类属性（如产品类型、生产批次、规格型号等），又要简洁易记，便于数据录入和查询，这有助于提高数据的准确性和可识别性，减少数据的歧义。
- 数据语义的标准化，同一个业务概念在不同部门或系统中可能有不同的叫法，如“客户”在销售部门可能被称为“顾客”，在客服部门可能被称为“用户”，数据治理要统一这些语义，明确每个业务概念的标准定义，构建企业级的数据字典。
2、数据质量管理
- 数据质量评估是第一步，通过定义一系列质量指标，如数据的完整性（检查必填字段是否都有值）、准确性（数据是否与实际业务情况相符）、一致性（同一数据在不同数据源中的取值是否相同）、及时性（数据是否在规定的时间内更新）等，在电商企业中，订单状态数据需要及时更新，如果订单已发货但系统中状态仍为“待发货”，这就是及时性方面的质量问题。
- 数据清洗工作是提高数据质量的重要手段，对于存在错误、重复或不完整的数据进行处理，比如在客户关系管理系统中，可能存在同一客户的多条重复记录，需要通过数据清洗算法，根据客户的关键信息（如身份证号、手机号等）进行去重，并整合相关的客户信息。
- 建立数据质量监控机制，通过定期或实时监控数据质量指标，及时发现数据质量的波动情况，设置数据完整性监控任务，当某个数据表中的必填字段缺失率超过一定阈值时，系统自动发出警报，以便相关人员及时处理。
3、元数据管理
- 元数据的采集是基础，从不同的数据源（如数据库、文件系统、应用程序等）收集元数据信息，包括数据的结构信息（表结构、字段定义等）、业务规则信息（数据的来源、用途等），在一个大型企业的信息系统中，要采集每个数据库表的创建时间、创建者、字段的数据类型等元数据。
- 元数据的存储和组织，建立元数据仓库，将采集到的元数据按照一定的分类标准进行存储，如按照数据源类型、业务领域等进行分类，这样便于查询和管理元数据，开发人员可以快速查询到某个业务表的字段含义和数据来源，提高开发效率。
- 元数据的共享和利用，通过元数据管理平台，实现元数据在企业内部不同部门和团队之间的共享，数据分析师可以利用共享的元数据了解数据的结构和业务含义，从而更准确地进行数据分析工作。
4、数据安全管理
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- 数据访问控制是保障数据安全的关键，根据用户的角色和权限，设定不同的访问级别，在企业的财务数据管理中，财务经理可以对所有财务数据进行读写操作，而普通财务人员只能进行读操作，外部人员则没有任何访问权限。
- 数据加密技术的应用，对于敏感数据，如客户的身份证号、银行卡号等，采用加密算法进行加密存储和传输，即使数据被窃取，攻击者也难以获取明文信息。
- 数据安全审计，定期对数据的访问和操作进行审计，检查是否存在违规操作，审计是否有未经授权的用户试图访问敏感数据，或者是否有合法用户进行了异常的数据操作。
5、主数据管理
- 主数据的识别，在企业众多的数据中，找出那些对企业运营至关重要、被多个业务部门共享的数据作为主数据，如企业的客户数据、产品数据、供应商数据等。
- 主数据的整合，将分散在不同系统中的主数据进行整合，消除数据冗余和不一致性，企业可能有多个销售系统，每个系统中都有客户数据，主数据管理要将这些客户数据整合到一个统一的主数据平台上，确保客户数据的唯一性和准确性。
- 主数据的维护和分发，建立主数据的维护流程，确保主数据的及时更新，将更新后的主数据分发到相关的业务系统中，保证各个系统使用的主数据是一致的。
二、数据治理的难点
1、组织协调问题
- 数据治理涉及企业的多个部门，如业务部门、IT部门、数据管理部门等，各部门的目标和利益存在差异，业务部门更关注业务流程和业务成果，可能对数据治理的规范和要求不够重视；IT部门则侧重于技术实现，可能对业务需求的理解不够深入，在推行数据标准制定时，业务部门可能认为现有的数据使用方式已经满足业务需求，不愿意花费时间和精力去遵循新的标准，而IT部门可能在没有充分理解业务含义的情况下制定出不符合实际业务的标准。
- 跨部门沟通成本高，不同部门之间的沟通存在信息不对称、沟通方式和习惯不同等问题，业务部门使用业务术语进行沟通，而IT部门使用技术术语，这就导致在数据治理项目的推进过程中，双方可能存在理解上的偏差，需要花费大量时间进行解释和协调。
2、技术复杂性
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- 数据来源的多样性，在现代企业中，数据可能来自多个不同的数据源，如传统的关系型数据库、非关系型数据库（如NoSQL数据库）、文件系统（如CSV文件、XML文件）、外部数据源（如第三方数据供应商提供的数据）等，整合这些不同来源的数据是一项技术挑战，因为不同数据源的数据结构、数据格式和数据语义都可能存在差异，将关系型数据库中的结构化数据与NoSQL数据库中的半结构化数据进行整合，需要采用专门的数据集成技术。
- 数据量巨大，随着企业业务的发展，数据量呈指数级增长，尤其是在互联网企业、金融企业等，处理海量数据需要强大的技术架构支持，如大数据平台，在大数据环境下，数据治理面临着新的问题，如如何在分布式计算环境下保证数据质量、如何对大规模的元数据进行有效的管理等。
- 技术更新换代快，新的数据技术不断涌现，如人工智能、区块链等，这些技术对数据治理提出了新的要求，人工智能技术在数据分析中的应用，需要数据治理提供高质量、标准化的数据作为输入，同时数据治理也要适应人工智能技术带来的新的数据管理模式，如模型训练数据的管理等。
3、数据文化的建立
- 企业员工的数据意识淡薄，很多员工没有充分认识到数据的价值和数据治理的重要性，在日常工作中不注重数据质量，随意录入数据或者不按照规定的流程操作数据，在企业的销售数据录入过程中，销售人员可能为了省事，不填写完整的客户信息，导致数据的不完整性。
- 改变员工的数据使用习惯困难，企业长期以来形成的传统数据使用方式很难在短时间内改变，尤其是当数据治理要求对现有的数据操作流程进行调整时，当推行新的数据安全政策，限制员工对某些数据的访问权限时，员工可能会因为习惯了原来的自由访问方式而产生抵触情绪。
4、数据治理的持续改进
- 数据治理是一个持续的过程，而不是一次性的项目，随着企业业务的发展、技术的更新和外部环境的变化，数据治理的需求也在不断变化，企业开拓新的业务领域可能会带来新的数据类型和数据管理要求；新的法律法规（如数据保护法规）的出台也会对数据治理产生影响，在实际操作中，很多企业将数据治理视为一个阶段性的项目，在项目结束后就不再持续投入资源进行改进，导致数据治理效果逐渐下降。
- 缺乏有效的评估机制，难以准确评估数据治理的效果，从而难以确定改进的方向，虽然可以通过一些数据质量指标来评估数据治理的部分效果，但对于数据治理对企业业务价值的提升等方面的评估还缺乏全面、科学的方法，很难准确衡量数据治理对企业决策效率提高的具体贡献。
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