《数据治理：目的、意义与解决的关键问题》
一、数据治理的目标
（一）提升数据质量
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、准确性
数据治理致力于确保数据准确地反映现实世界中的对象和事件，在企业运营中，例如财务数据的准确性直接关系到公司的决策制定、税务申报以及投资者关系管理等，如果销售数据不准确，可能导致错误的市场策略，影响企业的营收，通过建立数据质量标准、数据验证规则以及数据清洗流程等措施，可以有效减少数据中的错误和偏差。
2、完整性
确保数据的完整性是数据治理的重要目标之一，这意味着数据集中的所有必要信息都应存在且有效，以医疗行业为例，患者的病历数据如果不完整，可能会影响医生对病情的准确诊断和治疗方案的制定，数据治理通过数据录入规范、必填字段设定等手段，保障数据的完整性，使得数据能够完整地支持业务流程和分析需求。
3、一致性
数据在不同的系统、部门或业务流程中应保持一致，在大型跨国企业中，不同地区的分公司可能使用不同的信息系统，但对于一些核心数据，如产品编码、客户信息等，必须保持一致，否则，在进行全球供应链管理、客户关系管理时就会出现混乱，数据治理通过主数据管理等方式，统一数据定义和标准，确保数据的一致性。
（二）保障数据安全
1、保密性
保护敏感数据不被未经授权的人员访问是数据安全的重要方面，企业内部的员工薪资数据、客户的隐私信息（如身份证号码、银行卡号等）都属于高度敏感的数据，数据治理通过建立严格的访问控制机制，如基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权人员能够访问相应的数据，从而保护数据的保密性。
2、完整性（安全意义上）
防止数据被恶意篡改也是数据安全的关键，在金融交易中，交易数据的完整性至关重要，如果交易金额等关键数据被篡改，可能会导致金融欺诈等严重后果，数据治理采用数据加密、数字签名等技术手段，保障数据在存储和传输过程中的完整性，防止数据被非法修改。
3、可用性
数据必须在需要时能够正常使用，无论是企业的生产系统还是在线服务平台，数据的可用性直接影响业务的连续性，数据治理通过建立数据备份与恢复策略、灾难恢复计划等，确保在遇到硬件故障、自然灾害或网络攻击等情况下，数据仍然能够及时恢复并可供使用。
（三）促进数据共享与流通
1、打破数据孤岛
在企业内部，不同部门往往因为业务系统的独立性而形成数据孤岛，市场部门的营销数据、研发部门的产品研发数据以及客服部门的客户反馈数据如果不能有效共享，企业就难以全面了解客户需求、优化产品和提升服务质量，数据治理通过建立统一的数据平台、数据接口标准等方式，打破部门间的数据壁垒，实现数据的共享与整合。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、跨组织数据流通
在一些行业生态系统中，企业之间也需要进行数据流通，在供应链中，供应商、制造商和零售商之间的数据共享可以优化库存管理、提高配送效率，数据治理通过制定数据共享协议、数据安全合规框架等，促进跨组织的数据流通，推动整个行业生态的协同发展。
3、支持数据分析与决策
高质量、安全且可共享的数据是进行有效数据分析的基础，通过数据治理，企业能够将分散的数据整合起来，进行深入的数据分析，如数据挖掘、机器学习等，这些分析结果可以为企业的战略决策、营销策略调整、风险预测等提供有力支持。
二、数据治理的意义
（一）对企业的意义
1、提高运营效率
通过提升数据质量和促进数据共享，企业内部的业务流程可以更加顺畅地运行，在订单处理流程中，准确、完整的数据可以减少订单错误和处理时间，提高客户满意度，数据治理有助于优化资源配置，企业可以根据准确的数据了解哪些业务环节需要更多的资源投入，哪些环节可以进行精简。
2、降低风险
保障数据安全可以降低企业面临的多种风险，数据泄露风险的降低有助于保护企业的声誉，避免因隐私问题引发的法律诉讼和客户流失，准确的数据有助于企业进行风险评估和预测，如在信用风险管理中，准确的客户信用数据可以帮助企业降低坏账风险。
3、增强竞争力
在当今数字化时代，企业能够有效利用数据进行创新和决策的能力成为其竞争力的重要组成部分，通过数据治理，企业可以挖掘数据中的价值，开发新的产品和服务，优化商业模式，电商企业通过对用户购买行为数据的深度分析，可以提供个性化的推荐服务，提高用户的购买转化率。
（二）对社会的意义
1、推动行业发展
在行业层面，数据治理的普及可以提高整个行业的数据质量和数据共享水平，以医疗行业为例，通过医疗机构之间的数据共享和治理，可以提高疾病诊断的准确性、推动医学研究的发展，在金融行业，良好的数据治理有助于加强金融监管、防范系统性金融风险。
2、促进数字经济发展
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数字经济的发展依赖于大量高质量的数据，数据治理可以为数字经济提供坚实的数据基础，促进新兴技术如人工智能、大数据、区块链等的应用和发展，在智慧城市建设中，通过对城市各类数据（交通、能源、环境等）的治理，可以实现城市的智能化管理和可持续发展。
3、保障公民权益
随着数据在社会各个领域的广泛应用，保障公民的数据权益成为重要任务，数据治理通过确保数据安全、保护个人隐私等措施，维护公民的基本权益，防止公民的个人信息被滥用。
三、数据治理解决的问题
（一）数据混乱与不一致问题
在企业发展过程中，随着业务的扩张和系统的不断更新，数据可能会变得混乱和不一致，企业并购后，不同企业的信息系统整合可能导致数据的重复、冲突和不匹配，数据治理通过数据整合、清洗和标准化等操作，解决这些数据混乱与不一致的问题，使得企业能够以统一的数据视图进行业务操作和决策。
（二）数据安全威胁问题
网络攻击、数据泄露等数据安全威胁日益严重，数据治理通过建立完善的安全体系，包括安全技术应用、安全策略制定和人员安全意识培训等，应对这些数据安全威胁，通过定期的安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复数据安全漏洞，防止数据被恶意攻击。
（三）数据价值挖掘不足问题
企业虽然积累了大量的数据，但往往由于数据质量差、缺乏有效的分析工具等原因，无法充分挖掘数据的价值，数据治理通过提升数据质量、建立数据仓库和数据分析平台等措施，为企业提供挖掘数据价值的基础，通过数据挖掘技术对客户数据进行分析，企业可以发现潜在的客户需求和市场机会，制定更精准的营销策略。
（四）合规性问题
在不同的行业和地区，存在着各种各样的数据合规性要求，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），企业需要确保其数据管理活动符合相关的法律法规，数据治理通过建立合规性框架，监控数据活动的合规性，确保企业在数据收集、存储、使用和共享等方面都符合法律规定，避免因违规而面临的巨额罚款和声誉损失。
数据治理在当今数字化社会中具有不可忽视的重要性，其目标、意义和解决的问题都与企业的发展、社会的进步以及公民权益的保障息息相关。
评论列表