《数据治理：融合多领域技能的综合性工作类型》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据治理作为一项对数据进行管理和优化的工作，正日益凸显其重要性，它是一种融合了技术、管理、业务等多方面知识和技能的独特工作类型。
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二、数据治理的工作内容
1、数据标准制定
- 数据治理工作者需要定义数据的标准格式、编码规则和数据质量要求等，在金融机构中，对于客户的身份信息，要规定姓名的书写格式（如姓在前名在后，中间无空格等）、身份证号码的校验规则等，这有助于确保数据在整个企业内的一致性和准确性，不同部门可能对同一数据有不同的理解和记录方式，数据治理人员通过制定标准，消除这种歧义。
- 他们还要对数据的分类和分级进行规范，对于涉及企业核心机密的数据，如研发数据、战略规划数据等，进行高级别的加密和严格的访问控制；而对于一些公开的市场宣传数据，则可以采用较低的安全级别。
2、数据质量管理
- 监控数据质量是数据治理工作的重要部分，这包括检查数据的完整性，即确保数据没有缺失值，在电商企业的订单数据中，订单号、客户信息、商品信息等字段都应该完整存在，如果存在缺失，可能会导致订单处理失败或者客户体验下降。
- 数据的准确性也是关键，数据治理人员要通过数据清洗等手段纠正错误数据，在销售数据中，如果发现某个产品的销售额出现异常高或低的情况，需要进行调查核实，可能是数据录入错误，也可能是业务逻辑问题，如促销活动计算错误等。
- 数据的一致性同样不容忽视，在企业拥有多个业务系统的情况下，同一客户在不同系统中的数据应该保持一致，客户的联系方式在客户关系管理系统（CRM）和订单管理系统中的数据必须相同，否则可能会导致客户沟通不畅或者订单配送出错。
3、元数据管理
- 元数据是描述数据的数据，数据治理人员负责对元数据进行收集、存储和维护，他们要记录数据库表的结构信息，包括表名、字段名、字段类型、字段长度等，这有助于开发人员和业务用户更好地理解数据的含义和用途。
- 元数据管理还包括对数据的血缘关系进行梳理，了解数据的来源和流转过程，对于数据的追溯和问题排查非常重要，在一个复杂的数据分析项目中，如果发现某个报表中的数据存在问题，可以通过元数据中的数据血缘关系，快速定位到是哪个数据源或者哪个数据处理环节出了问题。
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4、数据安全管理
- 制定数据安全策略是数据治理工作的一部分，这包括确定哪些人员可以访问哪些数据，以及在什么情况下可以访问，企业的人力资源部门员工可以访问员工的基本信息，但对于员工的薪资信息，只有特定的薪资管理人员在经过严格的授权后才能访问。
- 数据治理人员还要防范数据泄露和恶意攻击，他们需要采用加密技术对敏感数据进行保护，例如对企业的财务数据、客户信用卡信息等进行加密存储和传输，要建立数据安全监控机制，及时发现和应对潜在的安全威胁。
5、数据架构规划
- 数据治理工作者需要参与企业数据架构的设计和优化，他们要考虑如何存储数据以提高数据的可用性和性能，对于海量的交易数据，可以采用分布式数据库技术进行存储，以提高数据的读写速度。
- 他们还要规划数据的集成方式，确保不同系统之间的数据能够流畅地交互，在企业进行数字化转型过程中，可能会引入新的业务系统，数据治理人员要确保新系统能够与现有系统的数据进行有效的集成，避免形成数据孤岛。
三、数据治理工作类型的特点
1、跨学科性
- 数据治理工作者需要具备多学科知识，从技术角度看，他们要了解数据库管理、数据仓库技术、数据挖掘等知识，在进行数据挖掘项目时，他们要能够理解如何从海量数据中提取有价值的信息，这就需要掌握数据挖掘算法和工具。
- 从管理方面来说，他们要懂得项目管理、团队管理等知识，在推动数据治理项目实施过程中，要合理安排项目进度、资源分配，协调不同部门之间的关系，在数据标准制定过程中，需要协调技术部门、业务部门等多个部门的人员参与，确保标准的可行性和实用性。
- 他们还需要对业务有深入的理解，因为数据是为业务服务的，只有了解业务流程和需求，才能制定出符合企业实际情况的数据治理策略，在制造业企业中，数据治理人员要了解生产流程、供应链管理等业务知识，才能更好地管理与生产相关的数据。
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2、战略性
- 数据治理工作不是简单的技术操作，而是与企业的战略规划紧密相关，良好的数据治理能够为企业的决策提供准确的数据支持，企业在制定市场拓展战略时，需要基于准确的市场数据、客户数据等进行分析，如果数据治理不善，数据不准确或者不完整，可能会导致企业做出错误的决策。
- 数据治理还能够提升企业的竞争力，在同行业竞争中，能够有效管理和利用数据的企业往往能够更好地把握市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度，电商企业通过对客户购买行为数据的治理和分析，可以实现精准营销，提高客户的复购率。
3、持续性
- 数据治理是一个持续的过程，随着企业业务的发展、技术的更新，数据治理的要求也在不断变化，企业推出新的产品或服务时，会产生新的数据类型和数据需求，数据治理人员需要及时调整数据治理策略，以适应新的情况。
- 数据质量的监控和改进也是持续的，即使在数据治理策略已经实施的情况下，仍然可能会出现新的数据质量问题，如数据的时效性问题，随着市场环境的快速变化，数据可能会很快过时，数据治理人员需要不断优化数据质量管理流程，确保数据始终保持高质量。
四、结论
数据治理是一种综合性的工作类型，它涵盖了数据标准制定、数据质量管理、元数据管理、数据安全管理和数据架构规划等多方面的工作内容，其工作类型具有跨学科性、战略性和持续性等特点，在数字化浪潮不断推进的今天，数据治理工作对于企业的生存和发展具有至关重要的意义。
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