《数据治理基本环境要素之目标、原则、组织与文化》
一、数据治理的目标
（一）提升数据质量
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实体和事件，在企业运营中，例如财务数据必须精确无误，每一笔收支的记录都要符合实际发生情况，不准确的数据可能导致错误的财务决策，如错误估算成本而影响产品定价策略，或者误导投资者对企业财务状况的判断，通过建立数据质量标准、进行数据清洗和验证等数据治理措施，可以最大限度地减少数据中的错误和偏差。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、完整性
数据应具备完整性，涵盖业务运营所需的所有必要信息，以客户关系管理为例，完整的客户数据应包括基本信息（如姓名、联系方式）、交易历史、偏好等多方面内容，如果数据不完整，企业可能无法全面了解客户需求，从而影响精准营销和个性化服务的开展，数据治理通过定义数据的完整性要求，规范数据录入流程，并对缺失数据进行及时补充，来保障数据的完整性。
3、一致性
在企业的不同系统或部门之间，数据应该保持一致，销售部门和库存管理部门对于产品数量的记录应该是一致的，如果存在不一致，可能会导致库存积压或者缺货现象的发生，数据治理通过建立统一的数据标准、数据字典等方式，协调不同数据源之间的数据关系，确保数据在整个企业范围内的一致性。
（二）保障数据安全
1、保密性
保护数据的保密性是数据治理的重要目标之一，企业的敏感信息，如客户的个人隐私数据、企业的商业机密等，必须严格保密，随着网络技术的发展，数据面临着来自内部和外部的多种安全威胁，数据治理通过制定数据访问权限策略，只有经过授权的人员才能访问特定的数据，同时采用加密技术对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或泄露。
2、完整性（安全层面）
在安全意义上的完整性是指数据不被未经授权的修改或破坏，恶意攻击者可能试图篡改企业数据，如修改交易记录或者破坏数据库结构，数据治理通过实施数据备份与恢复策略、建立数据完整性监控机制等，确保数据在整个生命周期内的安全性和完整性。
3、可用性
数据必须在企业需要的时候可用，无论是日常的业务运营，还是应对突发情况（如灾难恢复场景），数据的可用性至关重要，数据治理通过优化数据存储架构、建立高可用性的数据中心以及制定灾难恢复计划等措施，保障数据的持续可用，避免因数据不可用而导致的业务中断。
（三）实现数据价值最大化
1、支持决策制定
图片来源于网络，如有侵权联系删除
高质量的数据是企业决策的重要依据，在战略决策方面，企业需要准确的数据来分析市场趋势、竞争对手情况等，从而制定正确的发展战略，一家制造企业在决定是否进入新的市场领域时，需要依靠市场调研数据、行业趋势数据等进行综合分析，在运营决策中，如生产计划的制定需要依据销售数据、库存数据等，数据治理通过提供干净、准确、一致的数据，提高决策的准确性和效率。
2、促进业务创新
数据中蕴含着巨大的创新潜力，通过对海量数据的分析挖掘，企业可以发现新的商业机会、优化业务流程或者开发新的产品和服务，互联网企业通过分析用户的浏览行为数据，可以开发出更符合用户需求的个性化推荐系统，数据治理通过整合企业内外部数据资源，打破数据孤岛，为数据的深度挖掘和创新应用提供良好的基础。
二、数据治理的原则
（一）以业务需求为导向
数据治理必须紧密围绕企业的业务需求开展，数据本身是为业务服务的，如果脱离了业务需求，数据治理就失去了意义，一家零售企业的核心业务是销售商品，那么其数据治理工作就应该聚焦于与销售相关的数据，如商品销售数据、顾客购买行为数据等，数据治理的目标设定、策略制定都要与业务流程相匹配，确保数据能够满足业务运营、决策制定和创新发展的需求。
（二）建立统一标准
统一的数据标准是数据治理的基石，在企业中，不同的部门可能使用不同的术语、格式来描述相同的业务对象，销售部门可能将产品的某一规格称为“大尺寸”，而生产部门可能使用具体的数值来表示，建立统一的数据标准，包括数据的命名规范、数据格式、编码规则等，可以消除数据的歧义，提高数据的共享性和集成性，这有助于企业内部不同部门之间的沟通协作，也为数据的整合分析提供了便利。
（三）数据全生命周期管理
数据治理要涵盖数据的整个生命周期，从数据的产生、采集、存储、处理、共享到销毁，在数据产生阶段，要确保数据的准确性和完整性，规范数据的录入方式，在采集过程中，要选择合适的数据源和采集方法，存储阶段要考虑数据的安全性和可扩展性，处理数据时要遵循合规的算法和流程，共享数据要确保数据的安全性和合规性，最后在数据不再需要时，要按照规定进行安全销毁，对数据全生命周期的管理，可以有效控制数据质量、保障数据安全和发挥数据价值。
（四）多方参与和协同
数据治理不是某个部门的单独任务，而是需要企业内部多个部门以及外部相关方的共同参与和协同，内部部门包括业务部门、IT部门、数据管理部门等，业务部门是数据的生产者和使用者，他们最了解业务需求；IT部门负责提供技术支持，保障数据系统的稳定运行；数据管理部门负责制定数据治理策略和标准，在一些情况下，企业还可能需要与外部合作伙伴（如数据供应商、数据监管机构等）进行协同，只有各方共同参与、密切协作，才能实现有效的数据治理。
三、数据治理的组织与文化
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）组织架构
1、设立数据治理委员会
数据治理委员会是企业数据治理的核心决策机构，它由企业高层管理人员、业务部门代表、IT部门代表等组成，其主要职责包括制定数据治理的战略规划、确定数据治理的目标和原则、审批数据治理的政策和标准等，通过跨部门的人员构成，数据治理委员会能够协调企业内部不同部门之间的利益关系，确保数据治理工作与企业整体战略方向一致。
2、明确数据所有者和数据管理员
数据所有者通常是业务部门的负责人，他们对本部门产生的数据的质量、安全和使用等负责，销售部门的负责人是销售数据的所有者，他需要确保销售数据的准确性、完整性，并按照企业规定合理使用这些数据，数据管理员则负责具体的数据管理工作，如数据的存储、维护、数据标准的执行等，他们需要具备一定的技术知识和数据管理能力，在数据所有者和IT部门之间起到桥梁作用。
（二）数据治理文化
1、数据意识培养
在企业内部培养数据意识是构建数据治理文化的基础，这包括让员工认识到数据的重要性、数据质量的影响以及数据安全的责任等，通过开展数据培训课程、内部宣传活动等方式，使员工了解到准确的数据如何有助于提高工作效率和决策质量，以及错误数据可能带来的严重后果，当员工在日常工作中养成重视数据的习惯后，数据治理工作就能得到更好的开展。
2、鼓励数据共享与协作
企业要营造鼓励数据共享和协作的文化氛围，在传统的企业模式中，部门之间可能存在数据壁垒，不愿意共享数据，数据的价值往往在共享和整合中才能得到最大发挥，通过建立激励机制，如对积极共享数据且数据质量高的部门给予奖励，对阻碍数据共享的行为进行纠正，可以打破数据孤岛，促进企业内部的数据流动和协作创新。
数据治理的目标、原则、组织与文化是数据治理基本环境要素中不可或缺的部分，它们相互关联、相互影响，共同为企业有效开展数据治理工作、提升数据价值奠定坚实的基础。
评论列表