《企业开展数据治理：源于目标驱动下的必然选择》
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一、企业数据治理的目标
（一）提升数据质量
1、准确性
在企业运营中，准确的数据是决策的基石，在财务领域，精确的财务数据对于制定预算、评估投资回报率等决策至关重要，如果数据存在错误，可能导致企业错误地估计自身的财务状况，做出不合理的资金分配决策，在销售方面，准确的客户订单数据能确保产品按时、准确地交付，避免因数据错误引发的客户不满和订单流失。
2、完整性
完整的数据涵盖了企业运营各个环节所需的信息，以供应链管理为例，完整的库存数据不仅要包括当前库存数量，还应包含货物的存储位置、入库时间、保质期等信息，这样企业才能全面地规划采购、生产和配送等活动，防止因数据缺失造成的库存积压或缺货现象。
3、一致性
企业内部不同部门之间的数据一致性能够避免信息冲突，市场部门和销售部门都涉及到客户信息，如果两个部门的数据不一致，可能会导致对客户的重复营销或者提供相互矛盾的服务内容，影响客户体验和企业形象。
（二）确保数据合规性
1、法律法规遵从
随着数据保护法律法规如《通用数据保护条例》（GDPR）等的出台，企业必须确保在数据收集、存储、使用和共享等环节遵循相关法律规定，对于跨国企业而言，需要遵守不同国家和地区的法律法规，避免因数据合规问题面临巨额罚款，企业在收集用户个人信息时，必须明确告知用户信息的用途，并获得用户的同意。
2、行业标准遵循
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不同行业有各自的数据标准，遵循这些标准有助于企业与行业内其他企业进行有效的数据交互和合作，在医疗行业，数据的格式、编码等需要遵循特定的医疗信息标准，这样才能实现不同医疗机构之间的病历共享和医疗研究数据的整合，提高整个行业的医疗服务水平和科研能力。
（三）提高数据安全性
1、保护企业核心资产
数据作为企业的核心资产，包含了商业机密、客户信息等重要内容，通过数据治理，企业可以建立完善的安全机制，防止数据泄露、篡改等安全威胁，金融企业存储着大量客户的资金和交易信息，一旦数据安全出现问题，不仅会导致客户资金损失，还会引发信任危机，使企业面临巨大的声誉和经济损失。
2、应对网络威胁
在网络环境日益复杂的今天，企业面临着来自黑客攻击、恶意软件等多种网络威胁，数据治理能够帮助企业建立数据访问控制、加密存储等安全措施，增强数据的抗攻击能力，采用多因素身份验证技术来限制对敏感数据的访问，对重要数据进行加密处理，即使数据被窃取，黑客也难以获取其中的有效信息。
二、企业开展数据治理的原因
（一）基于提升数据质量的需求
1、决策支持的要求
企业高层在制定战略决策时依赖于高质量的数据，如果数据质量低下，如存在大量错误或不完整的数据，决策模型将无法准确反映企业的实际情况，从而导致决策失误，企业在考虑进入新市场时，需要依据准确的市场调研数据，包括市场规模、消费者需求、竞争对手情况等，如果这些数据存在质量问题，企业可能错误地判断市场潜力，投入大量资源却得不到预期的回报。
2、业务流程优化的需要
高质量的数据有助于优化企业的业务流程，在生产制造企业中，准确的生产数据可以帮助企业发现生产流程中的瓶颈环节，通过对生产设备运行数据、原材料消耗数据等的分析，如果发现某一生产环节的设备故障率较高或者原材料浪费严重，企业就可以针对性地进行设备维护、改进工艺流程或者调整原材料采购策略，提高生产效率和降低成本。
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（二）出于确保数据合规性的考量
1、避免法律风险
一旦企业违反数据相关的法律法规，将面临严重的法律后果，除了巨额罚款外，还可能受到监管部门的限制经营等处罚，企业如果未经用户同意将用户数据出售给第三方，可能会被用户起诉并受到监管部门的调查，通过数据治理，企业可以建立合规管理体系，确保数据活动合法合规，避免此类法律风险。
2、维护企业声誉
在当今信息传播迅速的时代，企业的数据违规行为很容易被曝光，从而对企业声誉造成严重损害，消费者往往更倾向于选择数据管理规范、注重用户隐私保护的企业，社交媒体平台如果出现数据泄露事件，可能会导致大量用户流失，广告商也会因为担心声誉受损而减少投放，影响企业的盈利能力。
（三）为了提高数据安全性
1、保障企业运营稳定
数据安全事故可能会严重影响企业的正常运营，企业的客户关系管理系统（CRM）数据被破坏，销售团队将无法正常获取客户信息，影响销售业务的开展，通过数据治理加强数据安全，可以保障企业运营的稳定性，确保各个业务部门能够持续、有效地开展工作。
2、适应数字化转型趋势
随着企业数字化转型的加速，企业对数据的依赖程度越来越高，更多的业务流程和服务依赖于数据的存储、处理和分析，提高数据安全性是企业在数字化浪潮中稳步前行的必要保障，电商企业在进行线上交易时，需要确保用户支付信息的安全，如果数据安全无法保障，将直接影响企业的业务发展和用户信任。
企业开展数据治理是为了实现提升数据质量、确保数据合规性和提高数据安全性等目标，这些目标与企业的生存、发展和竞争力息息相关。
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