數據治理是企業治理的一個組成部分，它的作用是為數據管理設定方向、目標、路徑，并使數據管理與企業的戰略需求保持高度一致。現在，組織有機會捕獲大量不同的內部和外部數據，他們需要一個規程來最大化其價值、管理風險和降低成本。
一、什么是數據治理
數據治理是一個過程、角色、策略、標準和度量的集合，這些過程、角色、策略、標準和度量確保有效地使用信息，使組織能夠實現其目標。它建立了確保跨業務或組織使用的數據的質量和安全的過程和責任。數據治理定義了誰可以采取什么行動，對什么數據，在什么情況下，使用什么方法。
精心設計的數據治理策略對于任何處理大數據的組織都是至關重要的，它將解釋企業業務如何從一致、通用的流程和職責中獲益。業務驅動程序強調了在數據治理策略中需要管控哪些數據，以及期望從這項工作中獲得的好處。此策略將是數據治理框架的基礎。
二、數據治理對象
包括數據、開發流程、管理流程、制度、組織。只要和目標相關聯的，都可以算作治理的對象，數據治理就是將關聯方通過一套完整的管理行為，形成有序的工作以達成目標。
三、數據治理包含哪些方面
數據集成：實現跨部門數據的傳輸、加載、清洗、轉換和整合。
數據交換：將若干個業務子系統之間進行數據或者文字的傳輸和共享，提高信息資源的利用率。
實時計算存儲：將海量數據的進行儲存和統一管理，為企業決策提供實時的數據支撐。
元數據管理：理清數據資源血緣關系，為數據標準建設和數據質量提供基礎支撐。
數據標準管理：通過建立統一規范的數據標準，保證數據的完整性、有效性、一致性、規范性、開放性和共享性管理，并為數據質量檢查、數據安全管理提供標準依據。
數據質量管理：建立完整的數據質量體系，提升企業數據整體質量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數據。
主數據管理：對需要共享的數據建立統一視圖和集中管理，為各業務系統數據調用提供高質量數據。
數據資產管理：幫助企業更好的支撐各種數據的應用，如數據共享、決策支持等，最終實現數據資產價值最大化。
數據安全管理：建立對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。
數據生命周期管理：記錄數據從創建和初始存儲，到它過時被刪除的整個流動過程，對數據進行近線歸檔、離線歸檔、銷毀和全生命周期監控。
四、如何進行數據治理
1、了解治理痛點：在制定數據治理戰略時，務必從全局考量、整體規劃。找到企業的業務痛點，制定解決這些痛點問題的流程，然后再找到合適的工具和技術，這樣可以有助于確保成功。
2、明確治理目標：由于數據治理需要整個企業管理者的批準和整體布局，因此必須要充分數據治理的目標以及獲得的預期收益。例如，必須說明增加收入、提高運營效率和改善客戶體驗等因素。一方面要說明通數據治理實現這些目標的機會，另一方面也要概述出其中挑戰以及應對措施，一切就都可以在意料之中了，而且很多效益也可以更容易地實現。
3、設置合理的KPI：目標的確是偉大的，但它們需要可衡量。特別是當你得到管理者的認同，且他們期待他們的投資取得明確和可展示的結果時。KPI 和指標對于跟蹤計劃進度至關重要，同時，對于找到未來改進計劃的方法也至關重要。
4、時刻保持團隊溝通：任何主要實踐的溝通和交流都是不可或缺的，數據治理也不例外。數據治理不是單純的IT事務，而是一項企業的業務，需要所有的利益相關方，例如：高層管理者、業務部門、IT部門、數據管理員、數據科學家等的協同和配合。
5、堅持企業策略：數據治理不是一次性的項目，而是一個需要持續努力的項目，它需要定期和持續的調整以及改進。當數據治理被視為”一次性”項目時，企業很容易回到陳舊的、無效的運轉方式。
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