在企業數據建設過程中，大數據治理受到越來越多的重視。從企業數據資產管理和提升數據質量，到自服務和智能化的數據應用，大數據治理的內容在不斷發展和完善，其落地實施的過程中會遇到各種各樣的難題和挑戰。

在企業數據建設過程中，大數據治理受到越來越多的重視。從企業數據資產管理和提升數據質量，到自服務和智能化的數據應用，大數據治理的內容在不斷發展和完善，其落地實施的過程中會遇到各種各樣的難題和挑戰。

數據治理面臨的四大挑戰

挑戰1：基礎制度層面，數據權屬、數據分類分級等核心問題尚未取得突破
1、數據權屬問題討論處于十分發散的狀態
2、數據權屬不明影響市場主體的數據開發利用積極性
挑戰2：關鍵技術層面，數據的標識確權、認證授權、安全交換等技術亟待突破
1、數據標識確權難
2、數據追蹤溯源難
3、數據流動管控難
4、數據安全交換難
挑戰3：數據產業層面，數據流通和數據競爭問題影響市場構建
1、數據流通受制于安全技術不成熟、主體能力參差不齊等因素
2、數據競爭的核心問題爭議不斷
挑戰4：國際社會層面，數據治理呈現風險全球化、安全政治化、規則碎片化和強弱循環博弈
1、數據風險全球化
2、數據安全政治化
3、數據規則碎片化
4、數字發展強循環與弱循環生態間的互聯互通挑戰數據治理

那么應該如何正確治理數據呢?

一、整理業務規則，統一數據定義
在企業數字化轉型過程中，對數據的共同理解與解釋至關重要。
數據質量問題通常是指同一數據集被解釋為不同事物，或者不同數據集被解釋為相同事物。
無論是業務還是技術元數據，根據業務屬性明確數據定義對于提高數據質量相當重要。企業可令數據治理團隊運用一定的數據管理應用程序完成業務規則的梳理和數據定義的統一。

二、跟蹤外部數據來源
面對競爭激烈的市場環境，企業數據應用的方向不再局限于內部數據，更多著眼于第三方數據，這成為構成分析解決方案的要素之一。無論是合作伙伴數據、供應商數據還是互聯網開放數據，都可以提升企業獲取新業務價值的資源。
然而，依靠傳統的數據治理方式并不能追溯數據的真實情況。即使能夠確定數據質量，也不能保證數據源頭是固定的。因此，數據治理團隊有必要建立一個可行的模式，以保證外部數據的正確性。

三、確認影響業務的關鍵數據指標

在商業場景中，業務需求、業務流程、業務績效等是關鍵數據指標。
為了衡量一款產品及服務是否能夠滿足市場需求，必須采用一定的企業績效指標。不完整、不準確的數據可能導致客戶投訴。因此，客戶流失率、KPI等數據指標的梳理及確定至關重要。

四、分析關鍵業務的數據質量

在確定了企業內部影響業務的關鍵數據指標后，數據治理團隊還需要了解企業內支持關鍵業務流程的系統及程序的數據質量。
在梳理過程中，數據治理團隊可以采用數據分析工具預測數據分析模型，在較短時間內了解數據質量。也可以創建針對數據存儲庫運行的腳本，解決高級別的跨應用數據分析需求。

五、創建數據自動化管理調控體系

在數字經濟時代，眾多企業紛紛舉起數字化轉型的大旗，但大多數企業的數據體系都無法幫其實現數字化轉型。
數據治理團隊應建立自動化管理體系，把關數據治理到數據應用的整個流程，在績效考核、分析決策、基礎數據質量之間建立明確的自動化反饋機制，以業務結果反饋數據治理效果。

六、檢測數據質量對業務的影響程度
憑借專業的數據質量分析工具，數據治理團隊能夠測試數據質量，識別異常數據，以便開展有針對性的數據處理工作。通過業務影響程度測量數據質量，可以幫助企業有效篩查無價值數據，提高數據質量。
另外，數據質量的檢測應該是長期存在于數據應用過程中的。一旦企業決定進行數字化轉型，就必須定期評估數據質量對業務結果的影響，并且隨著新業務場景的出現，對數據質量評估的重點和方法作出相應調整。
正所謂，工欲善其事，必先利其器。億信華辰睿治數據治理工具的數據質量管理模塊以全面質量管理PDCA循環管理方法為指導，充分結合國內數據質量管理工作的特點，運用元數據管理、數據挖掘、數據分析、工作流、評分卡、可視化等技術最終幫助企業和政府建立數據質量管理體系，全面提升數據的完整性、規范性、及時性、一致性、邏輯性等，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。