提到數據治理，很多人的第一反應無外乎：這是個啥？是大數據嗎？數據還需要治理？好像是近兩年很火的概念？每個字都認識，放一起就看不懂……

確實，相對于業務或其他方面，數據治理并非那么通俗易懂。對于很多人來說，數據治理仍舊是一個相對高深、晦澀的領域。每每想要了解學習，卻總是被一連串看不懂的專業概念搞得“頭大”，怎么也“啃不動”。

為了解決大家的難題，今天小億就來帶大家一起了解什么是數據治理、為什么要做數據治理、怎么做數據治理，以及做數據治理時的常見誤區，一起走進數據治理這看似“神秘”的領域。

一、什么是數據治理？
簡單來說，數據治理就是實現數據價值的過程。通俗的理解就是讓企業的數據從不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且對業務有極大幫助的過程。

這個過程怎么實現？通過采集、傳輸、儲存等一系列標準化流程將原本零散的數據變成格式規范、結構統一的數據，同時對其進行嚴格規范的綜合數據監控，保證數據質量；然后對這些標準化的數據進行進一步的加工分析，形成具有指導意義的業務監控報表、業務監控模型等，來幫助企業進行輔助決策。

比如，睿治數據治理平臺是由億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治數據治理平臺融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。

睿治數據治理平臺架構圖

二、為什么要做數據治理？
1.國家加強監管，數據安全合規成重中之重
我國《數據安全法》已于2021年9月1日正式實施，與之配套的我國《個人信息保護法》也已經于2021年11月1日起正式施行。

它們強調了企業在保護數據安全中應承擔制定相關制度保障數據安全、管理數據安全風險、上報數據安全事件等責任。尤其是在當下地緣政治博弈加劇的大背景下，如何進行數據合規建設，切實緩解數據安全風險是企業需要解決首要問題之一。

例如在去年鬧出軒然大波的“滴滴出行赴美上市反遭全網下架”事件，就是由于滴滴嚴重違法違規收集用戶個人信息導致。作為國內網約車行業老大，滴滴掌握了國內幾百上千萬用戶的信息，赴美上市不僅對于大量用戶信息存在安全威脅，更對國家地理信息問題存在威脅。最終，赴美上市156天后，滴滴宣布啟動紐交所退市工作，并啟動香港上市的準備工作。

目前，國家也逐步加強數據安全監管，為應對監管機構的合規要求，企業不得不重視大數據領域尤其是數據治理方面的投入，只有這樣，真正做好數據安全防護的合規建設。

2.優化業務流程，提高生產經營效率
企業在發展過程中積累的大量數據在經過統一清洗加工整合后，質量顯著提升，可以根據不同需求進行進一步的分析應用，直接賦能業務，優化內部決策過程，縮短決策鏈路，更科學高效。

同時，基于數據治理，可以幫助企業查找并分析出在運營過程中的重復、無效工作，幫助企業優化內部工作流程，提高經營效率；更清晰的數據定義和數據關系也能推動企業信息系統和相關制度、流程規范化、標準化，有助于降低數據管理成本，提高工作效率；數據的整合共享也能幫助打破數據孤島，讓跨部門、跨組織的業務協作更為便捷有序，更有效率。

3.改變服務模式，提升對外服務水平
通過有效的數據治理，還能有效提升對外服務水平與服務效率，給用戶以更好的服務體驗。

例如政務部門，在過去一直被人們詬病辦事難、耗時長、辦事效率低下，往往出現“幾個部門跑斷腿”還辦不好一件事的情況，體驗感極差。

這主要也是由于各部門之間信息資源分散不互通、人工處理工作量大、效率不高等原因導致。通過數據治理，就可以實現各部門數據的交換共享與業務流程的自動化和信息化，人們辦事不用再來回跑，網上辦、直接辦也省去很多不需要的流程與麻煩，服務響應快，效率也更高。

三、數據治理怎么做？
數據治理是一個很寬泛的話題，涉及到企業戰略、組織架構、數據標準、管理規范、數據文化、技術工具等一系列工作，這也讓很多企業感覺無從下手。

不過雖然數據治理是一項系統工程，但也并非無章法可循。還是那句話，在做一件事之前，首先明確目的是什么，想要獲得什么結果，然后錨定目標，去倒退拆解，就容易多了。

1.梳理業務，找目標
數據治理的最終目標是通過數據賦能業務，要讓數據在業務中發揮價值，數據治理的所有活動都應該圍繞真實的業務目標開展，建立數據標準、提升數據質量只是手段，并非目標。所以企業數據治理的第一步并不是分析數據問題，而是梳理業務，分析業務問題，找到企業的核心業務訴求，定義數據治理的目標和范圍。

2.統籌規劃，做準備
明確了數據治理的目標和任務后，就需要為其營造必要的治理環境，做好數據治理實施的準備，例如：
（1）評估數據治理的資源、環境和人員能力現狀，分析與數據治理目標的差距，為制定數據治理方案提供依據；
（2）摸排企業數據資產現狀，數據分布、數據質量、數據管理現狀、數據應用需求等情況，確定數據治理項目的目標和范圍，評估數據治理的成熟度，確定改進內容和方向；
（3）調研企業內部不同部門對于數據的相關需求，以及具體工作流程等，尤其是核心業務部門；

3.制定方案，去實施
以數據治理目標為導向，結合摸排調研的企業現狀，制定數據數據治理實施方案，包括組織架構和團隊的構建、責權利的劃分、具體實施方案、管理制度的建立和運行等。細化到具體的數據治理環節，要完善企業內部信息數據化，采集外部數據，整合數據，清洗、轉換、分析、服務、應用數據。

要優化整個流程，制定統一的數據標準、質量規則、安全指標等，提升數據質量、控制數據安全，讓數據發揮出最大的效益。

同時也要監督數據治理的構建和運行過程，保證實施過程與實施方案的符合、治理資源的可用和治理活動的可持續。

4.反饋改進，促優化
數據治理不能一蹴而就，而是需要建立起長效的持續運營機制，不斷進行迭代和優化，將數據治理變成企業的一種機制、文化、習慣，融入企業之中。

因此在實施過程中，需要持續評估，不斷收集問題反饋，指導數據治理方案的改進，優化數據治理的實施策略、方法、流程和制度，形成一個“實施—反饋—改進”的健康閉環，促進數據管理體系和數據價值體系的完善，為最終數據資源的管理和數據價值的實現提供保障。

四、數據治理常犯的4個錯誤
知道怎么做也不代表一定能做好，很多企業在真正實施的過程中總會遇到這樣那樣的問題，導致項目難推進，甚至項目失敗的局面。

1.重IT輕業務
雖然數據治理對技術要求很高，但這并不代表數據治理就是一個純技術項目，畢竟技術人員既不是數據的創造者，也不是數據的用戶。而數據治理最終是要為業務所服務的，它們相輔相成、高度相關。

因此，大部分數據治理工作的重心應該是在“業務”上，脫離業務的數據治理策略，不僅無法對業務提升形成助力，反而可能會阻礙業務的正常發展，導致資源的大量浪費。

同時，業務是靈活多變的，數據治理的策略也需要根據業務變化靈活調整，只談數據治理不談業務，無法實現業務和IT的緊密協作，也無法形成整體合理的局面，是不利于項目發展的。

2.過于追求短期成效
數據治理，屬于底層建設，打好地基再蓋房子才更安全穩固。因此，建設初期的重點也在于數據規范、數據質量和數據安全的打造和建立。這個過程工作量龐大，且需要長期持續，但這個過程從表面上看往往看不出明顯效果，只有數據治理走到末端，開始在業務中得到展示與實際應用后，數據治理的成果才得以顯現。

很多企業往往在治理過程中就開始追求成效，導致基礎未打牢，后續出現諸多問題。例如，數據規范未做好，數據出現質量問題，導致不可用；數據安全管控未做好，導致數據無法被安全地共享交換。

3.未進行體系化建設
數據治理并非一個單一的項目，它是涉及到企業的一整個體系建設，要讓數據的價值得到發揮，合理的平臺架構、完善的治理服務、體系化的運營手段缺一不可。

這就需要根據企業自身行業、規模、數據量級等實際情況選擇或開發適合的平臺架構；將治理服務貫穿數據全生命周期，保證數據在采集、加工、存儲、應用、共享整個過程中的完整性、準確性、一致性和實效性；在運營過程中，不斷優化組織、規范、平臺，保證數據治理的效果。

4.未得到企業上下的全力支持
企業數據治理能否成功的關鍵在于，自上而下每一個人是否都將自己納入到數據治理的責任方與利益方，將數據思維貫徹工作始終。對于企業管理者來說，如果不重視數據治理，自然不會在上面花費太多時間、金錢和精力；對于企業員工來說，如果不重視數據治理，那么相關工作就會浮于表面，難以落到實處，數據治理工作終究還是會失敗。

要得到全面支持，其實也是需要一個長期持續的教育，幫助他們建立數據思維、培養工作習慣。可以通過相關的政策指導、產品等系列培訓來進一步完善和鞏固數據治理成果。同時，了解他們的需求，收集他們的使用反饋，確定哪些信息或者協作工具對他們來說更重要，然后不斷進行改進。畢竟只有有用且好用的工具才是員工真正需要，且愿意主動使用的。

前面說了這么多，想必大家對數據治理已經有了一個基本的了解了。作為一個系統性的工程，數據治理遠比我們想象中更為復雜。因為數據治理并非一個簡單的項目，也不是一蹴而就的，它是一個持續運營的過程，前期基礎建設、治理過程服務，以及后期運營執行都同等重要。只有穩扎穩打，走好其中的每一步，數據治理才能獲得最終成功！