數據治理的概念有廣義和狹義之分，狹義的數據治理指數據資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合，保證數據資產的高質量、安全及持續改進。廣義的數據治理含義大于狹義數據治理，包括數據管理和數據價值變現，具體包括數據架構、主數據、數據質量、數據安全等一系列數據管理活動的集合。

DAMA定義的數據治理概念也屬于狹義的范疇，即對數據資產管理行為行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行），但這個概念比較抽象，我在讀DAMA的時候多次被勸退，一直沒搞沒明白到底是怎么回事，后來發現有兩個原因阻礙了我的理解。

第一，企業處于應用數據的初期，不需要數據治理，只需要開展具體的數據管理活動，而沒有數據治理的實踐就很難理解其本質到底是什么。

第二，業界講數據治理的書比較抽象，不要說舉具體案例了，就連講概念也是猶抱琵琶半遮面，如果你去看數據治理那個章節，就會有這種感覺。

在沒有驅動、沒有實踐、沒有科普的情況下，要理解數據治理挺難，有時候看到別人提數據治理和數據管理的區別，就覺得是否有點吹毛求疵，現在一回想，原來不是別人傻，而是自己不懂啊。

在我有了數據治理的初步實踐后，一直希望有一本書能把狹義的數據治理的概念講得清楚一點，因為感覺僅通過自己的實踐去理解數據治理，體系化程度不好，也不全面。

最近我找到了一本，那就是《數據治理-工業企業數字化轉型之道》這本書，以下簡稱《治理》。

雖然《DAMA》，《DCMM》或是《數據資產管理實踐白皮書》，都對數據治理的能力域給出了自己的理解，比如《DAMA》的數據治理包含戰略、組織、政策、審核等內容，《DCMM》的數據治理包括組織、制度、溝通等內容，《白皮書》的數據治理包含戰略、組織、制度等內容。

但《治理》這本書講得是最好的，其將數據治理劃分為組織架構、制度規范、執行流程、培訓宣傳、設計機制和績效考核等六大部分，并且針對每部分給出了了詳細而清晰的解釋。

如果說《華為數據之道》這本書的精髓在第2章和第4章，那這本書的精髓就是在第6章的數據管控，也就是數據治理的內容，建議一定要一個字一個字讀過去，下面就來講一講。

一、組織架構

經過多年的數據治理實踐，業界已經充分認識到，僅僅依靠技術部門來推動和開展數據治理工作是無法取得成果的，原因在于數據治理涉及企業各部門的業務和資源，只有來自更高層管理者的驅動力，才能保證企業內部的高效協作。數據治理組織的通用架構需要自上而下的組織體系。

下圖是一張通用的企業數據治理組織框架，大多現實中的企業數據治理組織都可以與其映射，我看了華為數據之道的組織，也看了很多央企的，都不出其右，如果你的企業需要建立企業數據治理組織，一定要參考這張圖，然后結合實際進行裁剪，這張圖考慮的是最全面的。

數據治理組織一般分為決策層、管理層、執行層和監督層4個層級，下面主要介紹前3個。

1、決策層

一般會設置數據治理委員會，其是企業數據治理各項重大事項的決策機構，BOSS擔任組長，CTO、CDO、CIO等公司管理層在里面擔任組員，決策層的職責一般包括：

（1）落實數據治理的相關法律、規定、方針和政策。

（2）負責制定和發布數據治理戰略規劃。

（3）負責對企業數據治理重大事項進行決策。

（4）負責審批和發布數據治理相關的管理制度、流程及相關標準規范。

（5）負責指導、督促管理層和執行層開展數據資產管理工作，組織、協調跨部門的數據治理重大事項。

2、管理層

數據治理委員會一般會下設辦公室，是企業內部組織開展日常數據治理工作并對整個過程進行管理協調的專職機構，主任一般是CTO、CDO、CIO，各相關部門的數據治理負責人擔任成員，辦公室是主持企業數據治理日常工作的虛擬機構，職責一般包括：

（1）貫徹落實決策層各項決策部署，行使日常數據治理工作管理職責。

（2）負責基于戰略制定數據治理規劃，并報決策層批準、發布。

（3）負責制定數據治理年度投資計劃和工作計劃。

（4）負責制定、修訂和發布數據治理相關管理辦法、實施細則和業務指導書，構建公司數據治理制度體系。

（5）負責制定數據標準并進行監督，規劃、構建和管控企業的數據架構，識別并建立主數據應用管理機制，制定數據質量管理要求并進行問題指導和協調。

（6）負責組織制定數據安全基礎策略，構建企業級數據安全管控體系，配合監督和審計。

（7）負責受理跨部門、跨機構或重要的數據需求，組織開展數據需求的評審、實施和成果交付工作。

3、執行層

執行層在管理層的統籌安排下，根據數據治理相關制度規范的要求，具體執行各項數據治理工作，各業務部門是本專業數據治理執行工作的責任主體，職責一般包括：

（1）負責落實企業數據戰略和規劃的相關要求，根據戰略規劃目標組織具體工作的開展。

（2）負責落實數據治理相關制度規范、數據標準和工作流程要求，確保各項執行工作符合企業要求。

（3）負責根據管理層建立的數據架構落實本專業、本單位的數據架構工作。

（4）負責基于管理層要求落實本單位主數據、數據質量管理、數據安全管理等工作。

（5）負責處理本單位數據需求，開展需求分析、業務邏輯梳理等工作，對交付成果進行效果驗證。

（6）負責接收管理層的監督、考評并優化工作機制。

簡單來說，管理層負責把規矩定出來并監督考核，決策層判斷規矩的合理性并做審批，執行層按照規矩辦事，《治理》這本書對組織和職責的描述邏輯清晰，甚至可以直接引用。

經過多年發展和實踐，得到業界普遍認可的數據治理組織模式主要有4種，分別為分散模式、歸口模式、半集中模式和全集中模式，如下圖所示。

應該來講，沒有最好的模式，只有最適合企業當前發展階段的模式，歸口模式一定程度兼顧了數據治理工作的統籌管理和業務自主性，是當前各企業較多采用的模式，具備較強的可落地性和可復制性，但對歸口部門的專業能力、組織能力、協調能力和管理能力均提出了較高要求，對人力資源的需求也相對較高。

二、制度規范

為了保障組織架構的正常運轉和數據治理各項工作有序開展，需要建立一套覆蓋數據治理過程的管理制度體系，從“法理”層面保障數據治理工作有據、可行、可控。

根據數據治理組織架構的層次和授權決策次序、數據治理制度框架可分為政策、制度、細則、手冊4個梯次，如下圖所示：

1、數據政策

數據政策是企業數據治理的綱領性文件，是最高層次的數據管理制度決策，是落實數據管理活動必須遵循的最根本原則，描繪了企業實施數據戰略的未來藍圖，其內容包括數據資產管理及相關職能的意義、目標、原則、組織、管理范圍等，從最根本、最基礎的角度規定了企業在數據方面的規范和要求。

華為數據管理總綱就屬于數據政策的范疇，其確立了一些原則，比如：

“數據是公司的戰略資產，不是部門私有資產”。

“公司數據Owner擁有公司數據管理的最高決策權，各領域數據Owner承擔數據工作路標、信息架構、數據責任機制和數據質量的管理責任”。

“誰產生數據，誰對數據質量負責。數據Owner負責基于使用要求制定數據質量標準，確保數據源的數據質量”。

2、管理制度

數據管理制度的目的是在基于數據政策的原則性要求下，確保數據治理的管理層對準備開展或正在開展的數據治理各項職能活動進行有效控制，并作為行為的基本準則為后續各角色的職責問責建立依據，其清晰的描述了數據資產管理各項活動中所遵循的原則、要求和規范，各級單位和機構在數據治理工作中必須予以遵守。

數據治理管理制度從形式上包含章程、規則、管理辦法等。

數據治理管理制定一般根據職能域進行劃分，與企業準備開展的數據治理實際工作相關。例如“數據標準管理辦法”，“數據質量管理辦法”，“元數據管理辦法”，“主數據管理辦法”等，這些文件為數據治理不同職能域建立了規范性要求，內容一般包括目標、意義、組織職責界面、主要管理要求、監督檢查機制等。

3、數據治理實施細則

數據治理實施細則是已有的企業級數據治理管理制度的從屬性文件，用于補充解釋特定活動或任務中描述的具體內容，進一步明確后續步驟里的具體方法或技術，或管理制度相關要求與不同業務部門、分支機構實際情況的結合和細化，以便促進特定領域或范圍內具體工作的可操作化。

細則可以分為兩類，一類是企業級數據管理制度在各業務領域落地的細化要求，這些細則是在企業統一要求的基礎上由業務部門本地化定制。另一類是在各分支機構的細化要求。

4、數據治理操作手冊

操作手冊是針對數據治理執行活動中的某個具體工作事項制定的，用于指導具體操作的文件，是特定活動的執行中需要遵守的操作技術規范，操作手冊的內容和形式均不固定，一般包括需要不同角色遵循同樣的標準化要求的場景，或多個制度執行活動中共同調用的相關標準，操作手冊的內容應當符合管理制度和實施細則的管理要求。

三、執行流程

企業為落實制度規范相關管理要求，針對數據治理具體的職能活動場景，結合企業自身的組織架構制定的一系列規范性和標準化的工作實施和流轉過程，有了規范的執行流程，企業內部相關部門和人員就可以按照統一的程序和方法進行數據治理的各項工作，有利于促進相互之間的高效協作，避免出現憑個人經驗辦事、一人一種做法、工作互不統一的混亂狀況。

在具體的執行工作中，數據治理工作包含了眾多的業務流程，包括標準和規則的制定、預期的數據清洗、修復、保護、協調、授權等一系列工作流程，這些工作流程又可以被歸納并劃分為4個核心流程，包括定義、發現、實施、衡量與檢測4個環節，如下圖所示：

下面選擇數據標準管理流程來詳細說明其流程，數據標準管理工作可分為5大階段，如下圖所示：

數據標準管理工作階段的具體說明如下：

（1）收集（定義，發現）：數據標準管理單位收集和分析數據標準定義的需求，判斷是否需要新增或修改數據標準定義。

（2）制定與更新（實施）：數據標準管理單位在各業務部門的參與下，初步制定或修改數據標準定義，提交數據治理委員會審核。

（3）審核（實施）：由數據治理委員會對新的數據標準定義進行審核；根據審核中提出的意見，由數據標準管理單位進行相關定義的調整。

（4）頒布（實施）：數據標準管理單位頒布更新后的數據標準定義。

（5）落實與反饋（衡量與監測）：技術部門將數據標準定義落實到具體工作中，在落實過程中發現并反饋存在的問題，在結束之后進入下一個循環。

四、設計機制

為了達成數據治理的工作目標，需要在組織架構、制度規范和執行流程的基礎上形成的各類管理和保障過程，這就是設計機制的作用。

設計機制通常包括決策機制、監督機制、認責機制、保障機制、激勵機制及溝通機制等，其幫助企業數據治理的管理者有效掌控數據治理各項工作的具體執行情況，激發執行人員的主觀能動性。

1、決策機制

決策機制是其他機制的基礎，而且又貫穿于各機制的始終。決策機制在組織中主要體現為：決策層審批各項規劃、裁決重大爭議、審批各職能的管理辦法，管理層應統一準備決策所需的材料，執行層應按照管理組織要求提供信息和素材等。

2、監督機制

在執行數據治理各項工作時，需要對執行過程和結果進行監督。監督層出具年度監督計劃，根據數據資產管理工作進度，監督數據治理工作是否有效執行，出具監督報告，并保存整改報告或記錄文檔。

3、保障機制

數據治理工資開展需要依賴技術平臺的支撐保障，數據治理相關技術平臺的管控需要建立相應的技術規范，技術規范是保障數據技術平臺可持續管理的重要基礎，技術平臺和技術規范將為數據管控的有效運行提供強有力的保障機制，此外，資金的保障也是數據治理保障機制的重要一環。

4、認責機制

根據關鍵數據治理對象，確定各數據治理對象的最終負責部門，負責數據資產的標準建立、數據質量問題發現和分析、數據資產的日常維護等工作。數據責任應當由參與到數據生命周期中的數據提供者、業務管理者、數據操作方即技術支撐方等角色分擔。

5、激勵機制

運用多種激勵手段可以使各崗位工行為規范化和標準化，決策層應該建立相應的激勵機制，并發布明確的激勵標準和原則。

6、溝通機制

明確各組織的日常通方式、溝通頻次、溝通內容，至少需要包括管理層向決策層的匯報機制和執行層向管理層匯報機制，溝通內容包括但不限于數據治理整體及部分工作開展狀況，如數據質量專項提升情況等工作內容。在實際工作開展中，管理層至少應當組織執行層建立月度例會機制，及時掌握各部門和單位的工作進展，討論和解決實際工作存在問題。

五、績效體系

企業在既定的數據戰略目標下，通過設定特定的衡量和評價指標，對團隊和人員已完成的數據治理工作行為及取得的工作業績進行全面評價，并根據評價結果對團隊和人員就未來的工作行為和業績進行正面引導的過程和方法。企業應構建明確的數據治理績效體系，制定相應的考核方法，并把數據治理考核納入企業年度考核。

通常由數據治理歸口管理部門負責制定數據資產管理考核目標，在上報企業決策層審批后下發執行，一般可歸納為四個步驟：制定考核方案，確定考核指標，明確考核標準，開展考核評估。

讀完了以上，你會發現數據治理跟公司治理是何其相似，麻雀雖小五臟俱全，對于任何想從0到1構建企業數據治理體系的企業來說，一定要先去理解透徹這個框架，理解清楚一些基本的概念，才能抓得住要點，從而找到屬于自己企業的數據治理之路。

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