前言?
在大數據、數據中臺的浪潮之后，我們又迎來了數字化轉型的新征程，目前企業對數據價值的認可度得到了普遍的提升，但是如何構建價值可衡量的數據資產體系，成為了企業數據建設過程中新的探索方向。

“產業數字化、數字產業化”的發展要求讓數據資產的建設變得尤為重要，在政企數據、行業數據、用戶數據的交換融合、多維分析、綜合應用的大勢所趨之下，數據的安全、質量、時效性、類目等要求勢必會逐步提高，建設可溯源、可管控、可量化的數據治理體系是構建企業數據上層應用的重要基礎，也是企業數字化轉型的必經之路。

?企業數據治理?
企業的數據治理是一個長期而又艱辛的過程，目前我們很難用結果去衡量治理的效果如何，這也是一直以來讓眾多數據廠商頭疼的問題，造成這一現狀的問題很多，比如：企業的組織架構割裂、數據價值評估體系的不完善、數據使用制度的欠缺等。推進企業開展數據治理的建設，數據治理價值可量化是非常關鍵的。

根據多年數據治理的產品架構和項目實施經驗，我們總結出了企業數據治理的四要素，分別是：組織制度、標準規范、實施路徑、安全可靠。

圖 1：數據治理要素

組織制度的建立是企業做好數據治理的決心和前提，規范標準的制定和遵循是數據可持續開發使用的根本，合理的實施路徑、方法是各階段高效執行治理的關鍵，安全可靠的保障機制是數據工作的底線。

下面我們通過對這四個要素的剖析，講述如何在做好數據治理的同時，將數據治理的價值量化。

要素一?
組織制度
成立職責明確的組織架構、制定科學合理的數據制度，是做好企業數據治理的第一步。

圖 2：數據職能團隊

企業無論做數字化轉型還是數據治理，都需要具備一支具備數據職能的團隊，該團隊負責企業數據規章制度的推行、數據建設的規劃、產品技術的選型、數據需求的落地、數據人才的培養等；數據團隊負責打通各部門的數據產出和需求，并沉淀、挖掘出數據的核心價值，建設統一、高效、高質量的數據基礎設施，通過數據幫助企業更好的運營、管理，讓企業逐步形成以數據為核心的生產價值體系。

?要素二?
標準規范
數據標準規范是影響企業數據開發效率、數據質量的關鍵，制定科學合理的標準規范并嚴格遵循標準規范進行一系列的數據動作，可以幫助企業減少數據的重復開發、降低因人員流動所帶來的數據風險、形成可持續的數據運作機制。

圖 3：數據標準規范

企業的數據標準規范包括數據標準、開發規范、流程規范等。以集團型企業為例，數據標準應在國家標準、行業標準的基礎之上，構建集團、企業“一中心、多邊緣”的數據標準環路，不管是集團/總部還是企業/部門，都會包含標準化數據和個性化的數據，標準化的數據具有通用性、高可復用性，是未來打通社會數據的基礎，應當由集團統一監管、治理；個性化數據是各企業/部門自身特有業務所產生的數據，這部分數據不太具備通用性，可讓企業/部門自己監管、治理。

集團/總部將國家標準、行業標準結合自身特點，進行頂層的標準制定，然后下發給各個企業/部門，通過對不同企業/部門的個性化數據的共性部分進行提煉，不斷產生新的標準化數據，并補充進集團/總部的數據標準中，形成良性的數據標準循環體系。

圖 4：集團數據標準環路

標準規范的執行僅僅靠文檔、制度只能管得了一時，想要真正地把標準規范落地，還需要有相關的產品工具來對數據規范的執行進行約束和考核，數據標準的產品應該具備標準規范的制定、應用、校驗、考核等多個方面的功能，幫助企業持續不斷地提升數據的標準覆蓋度。

圖 5：數據標準規范產品功能路徑

要素三?
實施路徑
科學合理的實施路徑能夠幫助企業高效、高質地完成數據治理的工作。實施路徑包括頂層設計、職責歸屬、實施流程、效果驗證等，實施的載體是數據產品工具。

圖 6：數據治理實施路徑

數據治理的實施路徑包括：頂層設計、職責歸屬、實施流程、效果驗證四個方面。

頂層設計應該充分發揮數據職能團隊的數據主導能力，通過自身調研、方案咨詢、技術選型等手段，制定適合自己企業的數據治理發展規劃；制定明確的職責歸屬，快速打通數據問題的產生、定位、解決、驗證環節；借助數據治理產品，開展實施流程，除了傳統的離線數據的治理，還應當包括實時數據、湖倉數據等場景的治理工作；最后就是治理效果的驗證，從數據的全統通，到數據資產的價值體現，借助數據產品的能力，多維度、多層次地進行治理效果的評估，幫助企業更直觀地了解治理的效果。

要素四?
安全可靠
安全可靠是數據發展的底線，任何企業都不應該以犧牲安全為代價去發展數據，數據安全可靠主要體現在產品技術和管理制度兩方面。

圖 7：數據安全可靠圖譜

企業的網絡安全需要有完整的安全系統進行監控管理，對數據產品、系統進行定期掃描和安全漏洞檢測。數據的存儲、傳輸兩大環節需要具備安全的加密機制，并且保證核心數據在加工過程中的可用不可見。數據平臺需要能夠兼容信創的服務器、操作系統、數據庫等產品，實現技術層面的自主創新和可控。數據產品不僅需要具備多租戶、多項目空間的安全隔離機制，還需要保證產品本身的高可用、高穩定性。從整體的安全系統，到單個的數據產品，保證安全產品、技術貫穿數據活動的全生命周期。

從管理制度層面，企業需要把數據安全納入相關人員考核的要求中，從數據安全認知、數據操作安全、數據安全事故處理等方面制定詳細的規章制度，把數據安全問題提升到“生產安全”的高度去對待和要求，這樣才能保證人員的數據安全意識得到提升，保證數據治理過程中安全方案的實施落地。

寫在最后?
數據的發展已經經歷了很多的階段，包括：數倉開發、大數據開發、數據中臺、流批一體、湖倉一體等等，但數據治理一直是一個永恒的話題。目前政府、金融等行業已率先做出了很多數據治理的成功案例，可以幫助其他企業逐步開展自己的數據治理工作。希望通過對組織制度、標準規范、實施路徑、安全可靠這四個要素的執行，建設企業的數據治理體系、提升數據治理能力，讓企業看得到數據治理的價值，也為數字化轉型和數據產業化的發展奠定基礎。