《数据治理流程：开启数据价值挖掘与风险防控的关键之道》
一、数据治理流程的意义
（一）提升数据质量
1、准确性保障
- 在数据治理流程中，通过数据清洗、数据标准化等环节，可以去除数据中的错误值、重复值等杂质，在金融机构中，客户的身份信息、账户余额等数据必须准确无误，如果没有严格的数据治理流程，可能会出现客户账户余额统计错误，导致客户不满，甚至引发金融风险，数据治理流程中的数据审核机制，能够对数据的来源、录入进行严格把关，从而确保数据的准确性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在医疗领域，患者的病历数据准确性至关重要，从医生的诊断记录到各项检查结果，每一个数据点都影响着治疗方案的制定，数据治理流程会对数据的采集设备进行校准，对录入人员进行培训，保证医疗数据准确反映患者的真实情况，避免因数据错误而导致误诊等严重后果。
2、完整性维护
- 数据治理流程有助于确保数据的完整性，在企业的供应链管理中，完整的订单数据、库存数据等是实现高效运营的基础，数据治理流程规定了数据的必填项，通过数据集成工具将分散在各个部门的相关数据整合起来，防止因数据缺失而导致的供应链中断，一个制造企业如果缺少某个关键零部件的库存数据，可能会延误生产计划。
- 对于科研项目来说，完整的数据记录是研究成果可靠性的保障，从实验样本的初始数据到每一步实验操作的数据记录，都需要通过数据治理流程进行管理，这包括制定数据采集计划，确保在不同实验阶段的数据都能完整保存，以便后续的数据分析和研究成果的验证。
3、一致性达成
- 在大型企业集团中，不同子公司或部门可能使用不同的系统来管理数据，数据治理流程通过建立统一的数据模型和数据字典，使得不同来源的数据在语义和格式上保持一致，一家跨国公司在不同国家的分公司可能对产品分类有不同的标准，通过数据治理流程制定统一的产品分类标准后，总公司在进行全球销售数据分析时就能得到准确、可比的结果。
- 在政府部门之间，如税务部门和工商部门，对于企业相关数据也需要保持一致性，数据治理流程可以促进部门间的数据共享与协作，保证企业注册信息、纳税信息等在不同部门之间的一致性，提高政府监管的效率和准确性。
（二）增强数据安全性
1、隐私保护
- 随着数据的大量产生，个人隐私数据面临着越来越大的风险，在数据治理流程中，有专门的隐私保护机制，在互联网企业收集用户数据时，数据治理流程会明确规定哪些数据属于用户隐私数据，如用户的浏览历史、地理位置等，企业需要对这些数据进行加密存储，并且在使用时需要获得用户的明确授权，这有助于防止用户隐私数据被泄露，避免企业面临法律风险和声誉损失。
- 医疗行业中的患者隐私数据，如疾病史、基因数据等更是需要严格保护，数据治理流程会限制数据访问权限，只有经过授权的医护人员在必要的医疗场景下才能访问患者隐私数据，对数据的传输也会进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据访问控制
- 数据治理流程建立了完善的数据访问控制体系，在企业内部，不同级别的员工对不同类型的数据有不同的访问权限，财务数据只有财务部门的相关人员和企业高层管理人员在授权情况下才能访问，数据治理流程通过身份认证、角色分配等技术手段，确保数据的访问是合法和安全的。
- 在政府的涉密数据管理中，数据治理流程更是严格规范了数据访问的流程，从数据存储的安全环境设置到人员的背景审查，再到每次访问的审计记录，全方位保障涉密数据的安全，防止数据被非法访问和篡改。
3、防范数据泄露风险
- 数据治理流程能够识别数据泄露的风险点并加以防范，通过对数据流向的监控，及时发现异常的数据传输行为，如果企业内部的数据突然大量向外部未知IP地址传输，数据治理流程中的监控系统就会发出警报，数据治理流程也会对数据存储设备进行安全评估，及时更新安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统等，防止黑客攻击导致的数据泄露。
（三）优化数据价值挖掘
1、促进数据集成与共享
- 在企业中，数据往往分散在各个业务系统中，如销售系统、生产系统、客户关系管理系统等，数据治理流程通过建立数据集成平台，打破数据孤岛，实现数据的共享，一家电商企业通过数据治理流程将订单数据、用户评价数据和库存数据集成起来，就可以更好地进行精准营销、优化库存管理等。
- 在智慧城市建设中，数据治理流程有助于政府部门之间的数据共享，交通部门、环保部门、城市规划部门等可以共享数据，如交通流量数据、空气质量数据等，通过数据共享，可以更全面地分析城市运行状况，制定更科学的城市发展战略。
2、支持数据分析与决策
- 高质量、治理良好的数据是有效数据分析的前提，在企业的战略决策过程中，数据治理流程提供了准确、完整的数据基础，企业在决定是否进入一个新的市场时，需要分析市场规模、竞争状况、消费者需求等数据，通过数据治理流程对这些数据进行整理和分析，企业管理层可以做出更明智的决策。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在公共政策制定方面，数据治理流程也发挥着重要作用，政府部门通过对人口数据、经济数据、社会民生数据等进行治理和分析，能够制定出更符合社会发展需求的政策，如教育政策、就业政策等。
3、提升数据资产价值
- 经过良好治理的数据成为企业的重要资产，数据治理流程可以提高数据的可用性、可靠性等属性，从而提升数据资产的价值，一家数据服务公司，通过严格的数据治理流程对收集到的数据进行加工处理，将其转化为高质量的数据产品，如精准的市场调研报告、用户画像等，从而在市场上获得更高的价值回报。
（四）满足合规要求
1、行业法规遵循
- 不同行业有不同的法规要求，在金融行业，巴塞尔协议等对银行的数据管理、风险评估数据等有严格规定，数据治理流程能够确保银行的数据管理符合这些法规要求，如数据的分类分级管理、数据的存储期限等。
- 在医疗行业，如HIPAA（健康保险流通与责任法案）对患者数据的保护有详细规定，数据治理流程在医疗机构中的应用可以保证患者数据的合法采集、存储、使用和共享，使医疗机构避免因违反法规而面临的巨额罚款和法律诉讼。
2、企业内部政策执行
- 企业内部也会制定自己的数据管理政策，数据治理流程有助于将这些政策落到实处，企业可能规定员工离职时需要进行数据交接，数据治理流程会明确交接的流程、数据的范围和交接的方式等，确保企业数据资产的安全和企业内部政策的有效执行。
数据治理流程在提升数据质量、增强数据安全性、优化数据价值挖掘和满足合规要求等方面具有不可替代的意义，是现代企业和组织在数据驱动时代取得成功的关键因素之一。
评论列表