《数据治理：对数据管理的权力行使与深度优化》
一、引言
在当今数字化时代，数据如同企业和组织的血液，流淌在各个业务流程之中，数据管理旨在对数据进行收集、存储、处理和使用等一系列操作，但随着数据量的爆炸式增长、数据来源的多样化以及数据应用场景的日益复杂，单纯的数据管理已难以满足对数据价值挖掘和风险控制的需求，这就引出了数据治理，它是对数据管理的再管理，是一种行使权力以确保数据质量、安全、合规并最大化数据价值的机制。
二、数据治理对数据管理行使权力的体现
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）数据标准的制定与强制执行
1、在数据管理过程中，不同部门或业务系统可能会采用不同的数据格式、定义和编码规则，数据治理通过行使权力，制定统一的数据标准，例如规定日期的格式为“YYYY - MM - DD”，客户编号必须为唯一的数字编码等，这些标准一旦确立，就要求所有涉及数据管理的环节必须严格遵守，这就像一个国家的法律，对全国范围内的数据管理行为进行规范，确保数据的一致性和互操作性。
2、对于违反数据标准的行为，数据治理有权进行纠正和处罚，在企业中，如果某个部门录入的数据不符合既定的标准，数据治理部门可以拒绝接收该数据，并要求其重新按照标准录入，这种权力的行使能够有效杜绝因数据标准不统一而导致的混乱局面，如数据整合困难、分析结果不准确等问题。
（二）数据质量管理的监督与提升
1、数据治理对数据管理中的数据质量有着严格的监督权力，它设定数据质量的评估指标，如数据的准确性、完整性、及时性等，通过定期或不定期的数据质量检查，对数据管理流程中产生的数据进行评估，在电商企业中，商品库存数据必须准确反映实际库存情况，数据治理部门会检查数据管理部门提供的库存数据是否与实际仓库盘点结果相符。
2、如果发现数据质量问题，数据治理有权要求数据管理部门采取措施进行改进，这可能包括优化数据采集流程、加强数据录入人员的培训或者采用数据清洗和修复技术等，通过这种权力的行使，确保数据在整个生命周期内都保持较高的质量水平，从而为企业的决策、运营等提供可靠的数据支持。
（三）数据安全与隐私保护的管控
1、在数据管理涉及的数据存储、传输和使用等环节，数据治理扮演着安全卫士的角色，行使管控权力，它制定严格的数据安全政策，如数据加密标准、访问控制策略等，对于涉及客户隐私的金融数据，数据治理规定只有经过授权的人员在特定的安全环境下才能访问，并且数据在传输过程中必须采用高级加密标准进行加密。
2、数据治理有权监督数据管理部门对数据安全政策的执行情况，一旦发现数据安全漏洞或潜在的隐私泄露风险，数据治理可以立即要求数据管理部门进行整改，甚至暂停相关的数据操作，以保护数据资产的安全和客户的隐私权益。
三、数据治理对数据管理再管理的重要意义
（一）提升数据价值挖掘能力
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、通过对数据管理的再管理，数据治理能够整合分散在各个业务系统中的数据资源，在大型企业集团中，不同子公司的数据管理系统可能各自为政，数据治理可以打破这种壁垒，将相关数据进行整合，这样，企业就能够进行更全面、深入的数据分析，如通过对销售数据、客户数据、生产数据等的综合分析，发现潜在的市场机会、优化产品组合、提高客户满意度等，从而最大化数据的价值。
2、数据治理确保数据的准确性和一致性，这为高级数据分析和人工智能算法的应用提供了可靠的基础，不准确的数据可能会导致数据分析结果的偏差，进而影响企业的决策，而经过数据治理后的高质量数据能够使企业在数据挖掘、机器学习等领域取得更准确、有价值的成果。
（二）满足合规要求
1、在日益严格的法律法规环境下，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的相关数据保护法规，企业和组织必须确保数据管理符合合规要求，数据治理通过行使权力，对数据管理进行监督和审查，确保数据的收集、使用、存储等环节都合法合规，企业在收集用户数据时，必须明确告知用户数据的用途，并获得用户的同意，数据治理部门负责检查数据管理部门是否履行了这些合规义务。
2、对于跨国企业来说，数据治理能够协调不同国家和地区的数据合规要求，不同国家对数据隐私、数据跨境传输等有不同的规定，数据治理可以制定统一的合规框架，指导数据管理部门在全球范围内的操作，避免因违反当地法规而面临巨额罚款和声誉损害。
（三）应对数据风险
1、数据管理过程中面临着多种风险，如数据丢失、数据泄露、数据被篡改等，数据治理通过权力的行使，建立数据风险预警机制和应急响应计划，通过实时监测数据的访问行为和数据状态，当发现异常的数据访问模式时，数据治理部门可以及时发出警报，并要求数据管理部门采取措施进行防范。
2、在数据风险发生后，数据治理能够协调各方资源，指导数据管理部门进行数据恢复和危机处理，在遭受数据泄露事件后，数据治理部门可以组织技术团队、法务团队等共同应对，一方面采取技术手段防止数据进一步泄露，另一方面按照法律法规的要求进行信息披露和处理后续的法律事务。
四、数据治理与数据管理协同发展的策略
（一）建立良好的沟通机制
1、数据治理和数据管理部门之间需要建立定期的沟通会议，分享各自的工作进展、问题和需求，数据管理部门可以向数据治理部门反馈在数据采集过程中遇到的困难，如某些数据源的访问权限受限等；而数据治理部门可以向数据管理部门传达新的政策和标准的变化情况，以便数据管理部门及时调整工作流程。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、除了正式的会议沟通，还应该建立日常的信息共享渠道，如专门的内部交流平台或即时通讯群组，这样可以方便双方在遇到紧急问题时能够迅速沟通并协调解决方案，提高工作效率。
（二）明确职责与分工
1、在企业或组织内部，应该通过制度和流程明确数据治理和数据管理各自的职责，数据治理部门主要负责制定战略、政策、标准等宏观层面的工作，以及对数据管理的监督和审查；而数据管理部门则负责具体的数据操作，如数据的采集、存储、处理等，数据治理部门制定数据分类分级标准后，数据管理部门就按照该标准对数据进行分类管理。
2、明确的职责分工可以避免工作中的推诿扯皮现象，同时也有助于提高工作的专业性和效率，当出现问题时，可以迅速确定责任主体，并采取相应的措施进行解决。
（三）共同参与数据文化建设
1、数据治理和数据管理部门应该共同推动企业的数据文化建设，通过组织培训、宣传等活动，提高全体员工对数据价值、数据治理和数据管理重要性的认识，开展数据安全意识培训，让员工了解数据泄露的危害以及如何在日常工作中保护数据安全；举办数据应用案例分享会，展示数据在企业决策、业务创新等方面的作用，激发员工对数据的重视和积极参与。
2、在企业内部营造一种尊重数据、重视数据质量、遵守数据规则的文化氛围，能够促进数据治理和数据管理工作的顺利开展，员工会更加自觉地遵守数据治理的政策和标准，数据管理部门也能够更好地执行数据管理任务，从而实现数据治理和数据管理的协同发展。
五、结论
数据治理作为对数据管理的再管理并行使权力，在当今数字化转型的浪潮中具有不可替代的重要性，它通过制定标准、监督质量、管控安全等方式，对数据管理进行全方位的规范和优化，从而提升数据价值、满足合规要求、应对数据风险，数据治理和数据管理的协同发展也是企业和组织在数据时代取得成功的关键，只有建立良好的沟通机制、明确职责分工并共同推动数据文化建设，才能实现数据资源的有效管理和价值最大化，使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
评论列表