數字經濟的崛起推動了社會發展，不僅為消費者提供了更多的選擇和便利，也促進了新的業態和經濟模式的誕生。越來越多的企業依賴采集、治理、儲存和分析數據，并實現他們的商業目標。

數字經濟的崛起推動了社會發展，不僅為消費者提供了更多的選擇和便利，也促進了新的業態和經濟模式的誕生。越來越多的企業依賴采集、治理、儲存和分析數據，并實現他們的商業目標。數據是數字經濟的核心，是推動新經濟發展的關鍵。隨著數據在經濟社會活動中的支撐和引領作用愈發突出，數據治理的熱點和難點問題也陸續出現，引發各界的廣泛關注。如果缺乏有效的數據管理，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定數據治理策略用以保證所需數據的有效性、安全性以及可用性。

一、什么是數據治理
數據治理是組織中涉及數據使用的對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。簡單來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理和使用進行監督管理。涵蓋了從前端業務系統、后端業務數據庫再到業務終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環負反饋系統。
二、國內企業數據治理現狀
IT系統孤島化
大多企業數據分散在開發語言不一致、架構不統一、數據庫多樣化的系統中，導致企業內部缺乏有效的連接通道，數據不能互聯互通，于是數據的價值不能充分發揮。
數據質量參差不齊
企業內并不是所有數據都是數據資產。如果沒有統一的錄入工具和數據出口，造成同樣的數據在不同的系統有不同的屬性信息，數據完整性無法得到保障。
存在數據安全隱患
數據資產管理上，正在由傳統分散式的人工管理向計算機集中化管理方向發展，數據的安全問題愈來愈嚴重。
缺乏有效管理機制
企業由于數據產權不明確，管理職責混亂，管理和使用流程不清晰等，在數據流轉過程中，導致了大量的垃圾數據。
三、如何進行數據治理
解決存儲問題
根據數據存儲和數據集的大小，制定數據存儲方案。利用層次體系，根據使用頻率來存儲數據。當然，一些請求頻率低但是敏感的數據如果存儲于安全性較低的系統上，風險會大大提升。
數據校驗
通常數據源都是非常龐大且多樣的。需要通過專業的數據清洗工具或系統對海量復雜關系數據進行批量查詢、替換、糾正、豐富以及存儲。將元數據、主數據、交易數據、參考數據以及數據標準內置固化到數據清洗工具或系統中，結合組織架構、內容管控、過程管控等管理機制、技術標準提高數據治理人員的工作效率。
數據的使用、共享與分析
仔細界定哪些數據可用于共享或者用于營銷，并保護它們免遭攻擊和泄露。讓用戶知悉采集數據的所有公司都會遵守數據安全和保證的規定，確保數據被合理合規的使用。
建立訪問管理制度
明確訪問者的權限。與人力資源部和采購部緊密互動，對用戶和數據本身設置訪問級別，確保數據所有權和責任。
管理元數據
沒有管理的數據生命周期是不完整的。數據治理能建立一個元數據詞匯表，界定數據的有效期。元數據包含采集或生成的日期，數據的來源，語義分類、信息訪問的級別及其他企業所必須的信息。
制定數據安全計劃
數據安全計劃必須是有效的且可用性高的，包括數據的收集、驗證、存儲、訪問和使用，必須要有一個全面的策略來解決這些問題以及其他安全問題。因此，必須在數據治理中確定數據安全計劃，包括訪問控制，靜態數據，數據加工，數據傳輸之后的加密等。

四、數據治理工具
數據治理的本質是盤點數據資產、提升數據質量，實施數據全生命周期的管理。工欲善其事，必先利其器。一套好的數據治理工具，能讓企業的數據治理工作事半功倍。
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