2022年企业数据治理综合指南

　　数据治理是指关于企业内部数据正式管理的过程和实践，包括数据管理、数据质量和相关的流程与标准，确保企业数据的安全和正确使用。

　　近年来，随着大数据和 BI 对越来越多的企业组织的重要性日益提高，与数据治理的关联性和突出性也日益展露。通过有效的数据治理，有助于对决策所需的复杂数据源在其统一的环境中进行管理和监控。这最终使得企业获得一致的、规范的数据视图成为了可能。

　　重要的是要记住，数据管理和数据治理不是一回事。记住这个差别的一种方法是将数据管理视为旨在组织和控制数据的 IT 工作，而数据治理是更全面的业务战略，与企业的发展战略的重要组成部分，需要整个企业的利益相关者参与其中。

　　尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了，只有48%的企业拥有明确的规划或计划，但这并不影响数据治理的重要性，它聚焦于三个关键因素：

　　由于数据关系因素的存在，任何数据活动的透明度都会增加，例如：数据的血缘分析、影响分析、全链分析。

　　重IT而轻业务： 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性，但他们既不是数据的创造者，也不是数据的用户。

　　解决方案：将大部分数据治理工作重心保持在”业务”上，并将 IT 作为积极的合作伙伴角色进行整合，让业务与IT紧密协作。

　　数据的价值不被认可：并不是企业中的每个人都知道数据的价值，以及了解确保数据质量的价值。这通常不是因为员工故意忽视导致的，而是因为他们已经收益于获得的都是纯净数据，而不必通过处理资源来获取。

　　解决方案：在企业内部传达数据及数据治理的价值，要让相关利益者深刻意识到数据治理对企业竞争力的重要性。

　　选择错误的指标：选择一个简单明了的指标是很有力的，这样的指标听起来可能很不错，但实际上没有任何意义（即：我们把错误减少了20%，听起来很棒，但并没有真正告诉我们这个指标如何影响业务活动）。相反，应选择能展示数据和治理的改进如何帮助人们实现业务目标的指标。

　　解决方案：将整个企业 能展示进度和影响的不同业务指标连接起来，找到切实解决企业业务痛点和问题的指标，并进一步明确指标的定义和度量。

　　数据孤岛：数据孤岛对于企业的任何一个部门来说都是很痛苦的，尤其是数据治理相关的。这是因为，虽然数据可能满足一个部门的数据治理或使用需求，但未必满足另一个部门的需求标准。这会导致数据不一致，甚至引发更多问题。

　　解决方案：使数据治理成为企业文化和思维模式的一个变革措施，并将所有部门都纳入数据治理战略的规划和策略中。

　　比如，睿治数据治理平台是由亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通数据治理各个环节，十大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

　　重IT而轻业务： 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性，但他们既不是数据的创造者，也不是数据的用户。

　　解决方案：将大部分数据治理工作重心保持在”业务”上，并将 IT 作为积极的合作伙伴角色进行整合，让业务与IT紧密协作。

　　数据的价值不被认可：并不是企业中的每个人都知道数据的价值，以及了解确保数据质量的价值。这通常不是因为员工故意忽视导致的，而是因为他们已经收益于获得的都是纯净数据，而不必通过处理资源来获取。

　　解决方案：在企业内部传达数据及数据治理的价值，要让相关利益者深刻意识到数据治理对企业竞争力的重要性。

　　选择错误的指标：选择一个简单明了的指标是很有力的，这样的指标听起来可能很不错，但实际上没有任何意义（即：我们把错误减少了20%，听起来很棒，但并没有真正告诉我们这个指标如何影响业务活动）。相反，应选择能展示数据和治理的改进如何帮助人们实现业务目标的指标。

　　解决方案：将整个企业 能展示进度和影响的不同业务指标连接起来，找到切实解决企业业务痛点和问题的指标，并进一步明确指标的定义和度量。

　　数据孤岛：数据孤岛对于企业的任何一个部门来说都是很痛苦的，尤其是数据治理相关的。这是因为，虽然数据可能满足一个部门的数据治理或使用需求，但未必满足另一个部门的需求标准。这会导致数据不一致，甚至引发更多问题。

　　解决方案：使数据治理成为企业文化和思维模式的一个变革措施，并将所有部门都纳入数据治理战略的规划和策略中。

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