数据治理是企业大数据基础，是数字化转型的推动力

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1.数据治理的背景和挑战

数据治理知识体系涉及管理、技术等多个学科领域，是一个非常复杂的系统工程，如何全面而系统地构建较为完整的数据治理体系，是企业实施数据治理的关键课题。

从宏观角度，数据治理是指全球治理，即在大数据时代，以国家、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、流通、管理等方面的治理。

从中观角度，数据治理是指公共治理，即区域和国家对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理。

从微观角度，数据治理是指对数据资产行使权力控制的活动集合。

不同的行业信息化发展水平不一样，其对数据的依赖程度不一样，数据治理水平也不一样。

 

 

 

 

2.数据治理的框架和核心内容

不同层级的人对数据治理的关注点不一样，因此各自的视图也不一样，下面分别从管理者视图、技术者视图、数据资产管理者视图逐一介绍。

数据治理的的管理者视图可以概括为“五域模型”，分为“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”

管控域：在数据治理战略指导下制订企业数据治理组织，明确组织的责、权、利，岗位编制及技能要求。

治理域：是数据治理的主体，明确数据治理的对象和目标。

技术域：数据治理的支撑手段，指的工具平台。

过程域：是数据治理的方法论。

价值域：数据治理的目标就是通过对数据资产的管控挖掘数据资产的价值，并通过数据的流动、共享、交易变现数据资产。

 

 

 

 

3.数据战略

数据战略是整个数据治理体系的首要任务，是企业开展数据治理工作首先应该考虑的事。数据战略应由数据治理组织中的决策层制定，需要指明数据治理的方向，包括数据治理的方针、政策等。

数据战略能力域关注整个组织数据战略的规划，愿景和落地实施，为组织数据管理、应用工作的开展提供战略保障，组织的数据战略需要和业务战略保持一致，并且要在利益相关者之间达成一致。

数据战略已成为企业精细化数据管理不可或缺的基础，只有切实落实好数据战略工作，才能提升企业数据质量、实现企业数据价值升华，为企业数字化转型奠定基础。

数据资产顶层设计不仅仅是一个报告、一份文件，更是企业系统性设计未来的大胆假设、小心求证、集体沟通、达成共识、形成机制、颁发军令状的过程。

 

 

 

 

4.质量体系

数据质量是指数据的适用性，描述数据对业务和管理的满意度。数据质量主要指数据的准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性六个方面。

数据质量管理是对数据的分析、监控、评估和改进的过程。包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性，提高数据对业务和管理的满足度。重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力。

数据质量管理贯穿数据生命周期的全过程，除了明确数据质量管理的策略，还要善于使用数据质量管理的手段及工具，覆盖数据质量需求、数据探查、数据诊断、质量评估、数据监控、数据清洗、质量提升等方面。

 

 

 

 

5.流程管理

制定数据治理的流程框架也是数据治理的重要工作。

数据治理流程主要包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。

 

 

 

 

6.主数据治理

主数据服务业务视图包括8个业务域、32个业务子域及相关业务活动，主数据管理工具是主数据全生命周期管理的平台，也是主数据标准、运维体系落地的重要保障。本章从主数据标准管理、主数据代码管理、主数据清洗校验、主数据生命周期管理、主数据质量管理、主数据应用评价、主数据全景图，主数据应用需求管理、业务需求等。

主数据治理平台是企业数据规划、数据标准落地的载体，实现数据治理统一标准、统一规则的支撑

主数据治理平台是有效实施主数据、元数据、数据指标管理，提供规范统一的主数据服务的平台

主数据治理平台是实现数据从产生到应用，分层协同、全面治理的核心