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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理項目的實現需要的核心要素之一

時間：2020-03-26來源：知乎瀏覽數：679次

數據治理是長期、復雜的工程，每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究，目前總結的數據治理領域包括但不限于以下內容：數據標準、數據模型、元數據、主數據、數據分布與存儲、數據生命周期管理、數據質量、數據安全等。同時各領域之間需要有機結合，如數據標準、元數據、數據質量等幾個領域相互協同和依賴：

通過數據標準的管理，可以提升數據合法性、合規性，進一步提升數據質量，減少數據生產問題；在元數據管理的基礎上，可進行數據生命周期管理，有效控制在線數據規模，提高生產數據訪問效率，減少系統資源浪費；通過元數據和數據模型管理，將表、文件等數據資源按主題進行分類，可明確當事人、產品、協議等相關數據的主數據源歸屬、數據分布情況，有效實施數據分布的規劃和治理。

數據治理項目的實現需要的核心要素之一是明確一個需要解決的業務場景問題，如果沒有找到明確的業務痛點場景和期望得到的目標，不建議啟動數據治理項目。

往往大家看到數據前后不一致、標準不合規、來源影響不清晰等問題就覺得數據治理必須啟動，但不能忽略發現這問題的具體業務場景真正需要的是什么。

數據治理的具體工作是從定義問題開始，通過對內部業務、對技術、對組織架構、對數據的重新梳理，形成對資源（人、資源、環境等）的盡可能的充分認知，細分明確數據從業務、從組織、從IT、從上下游輸入輸出等不同視角的一致性理解，根據企業和職能部門的實際情況基于充分利舊的原則，進行技術架構的總規劃，合理定義最終目標、實施路徑、安全和隱私保障、過程考核結果評估等，并充分利用技術工具輔助數據治理過程的快速實施和見效落地。

數據治理的要點我理解他是一個長期循環往復的工作機制，沒有明確的終點，隨企業業務的開展應持續進行數據治理工作，并不斷完善優化過程、方法和目標。

數據治理的流程需要找準一個短期工作目標，但并不一定意味這個場景問題的解決就應停止數據治理，啟動數據治理項目就應該認為他是一個無法停下來的火車，只有一路向前，才能引導企業的業務持續不斷的優化和達到內部各部門協同工作的最優狀態，最終形成各部門對公司或者職能部門的業務目標的一致性理解，讓后形成各自子工作目標的確認并有效執行。這一過程也是構建數據驅動企業決策、業務經營數字化的典型過程

數據治理還是一個強服務型的工作，需要有明確的服務能力保障，不僅從實時交付，而是陪伴用戶一直走下去的意識和能力。

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