【数据治理】怎样才能管好企业数据？

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【数据治理】怎样才能管好企业数据？ 讲座课程简介：

数据治理应成为一种企业文化

在数据资产价值被高度认可和开发利用的今天，数据治理不仅仅需要作为一项管理职能在企业内贯彻执行，也应该成为一种企业文化。建议相关企业将数据治理作为一项智慧军工”建设的子项目，选择治理机制、配备所需资源，有序开展数据治理活动。

数据治理是一个长期、复杂的系统工程，企业各层级的数据管理人员必须不断的沟通、教育和推广数据资产价值的重要性以及数据治理职能的业务贡献。提升数据使用者对数据治理的意识及对数据治理效益的认可程度，是持续改进企业数据管理机制，充分挖掘企业数据价值，提升企业核心竞争力。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据优势的凸显，也从侧面暴露一些问题，那么对于大数据治理计划需要解决哪些问题?

元数据

大数据治理需要创建可靠的元数据，避免出现窘境，例如，一家企业重复购买了相同的数据集两次，而原因仅仅是该数据集在两个不同的存储库内使用了不同的名称。

隐私

企业需要严格关注遵守隐私方面的问题，例如利用社交媒体进行数据分析。

数据质量

考虑到大数据的庞大数量和超快速度，组织需要确定哪种级别的数据质量属于足够好”的质量。

信息生命周期管理。大数据治理计划需要制定存档策略，确保存储成本不会超出控制。除此之外，组织需要设定保留计划，以便按照法规要求合理处置数据。

管理人员

最终，企业需要招募大数据管理员。例如，石油与天然气公司内的勘探开采部门的管理员负责管理地震数据，包括相关元数据在内。这些管理员需要避免组织因不一致的命名规范而付款购买已经拥有的外部数据。除此之外，社交媒体管理员需要与法律顾问和高级管理人员配合工作，制定有关可接受的信息使用方法的策略。

其实对于大数据的治理计划，不仅仅包括以上几个方面，还涉及到很多内容，如何解决的问题，需要我们首先掌握大数据技术。

当今，数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来，数据在其中的重要性不言而喻。然而企业面对每时每刻产生着大量的且格式多样化的数据，企业管理者对数据的困惑也与日俱增，这些数据从哪里来？我们能相信这些数据吗？数据之间有什么样的关系？谁能理解这些数据？

这一系列问题是都是由于数据零散化存放造成的。因为基于数据作分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，因而企业最需要做的就是对数据整合和标准化。因此大数据治理就成了数据问题的解决之道。

大数据治理是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合。起着指导其他数据管理职能如何执行的作用，它通过制定正确的政策、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。以下是大数据治理的四个核心要素。

明确数据治理责任，建立组织

数据出了问题，到底是谁的责任？因为数据主要是IT系统产生的，所以一直以来，解决数据问题都被认为是IT部门的职责。而IT部门也饱受其苦，数据定义和业务规则，业务部门最清楚；数据录入，业务人员负责；数据使用，业务人员是用户；数据考核，业务部门有权力……但实际上，要切实解决数据问题，开展数据治理工作，就必须先清楚一点：数据治理，是业务部门和IT部门共同的职责。数据治理/管理领导小组设在信息化领导小组之下，可以单设，也可以是信息化领导小组的一个职责，数据治理部门可能是实体部门，也可能是由牵头业务部门和IT部门联合组成的虚拟团队。

管理出成效，制度是保障

大数据治理需要管理和制度的有力支撑，可结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度等。

数据规范：没有规矩，不成方圆

数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。

选择合适的大数据治理工具

工欲善其事必先利其器，大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。大数据治理工具一般分为两类：一类是单个工具，另一类是集成平台，用于不同的阶段、场景和客户。其中，单独工具有：元数据、数据质量、主数据等，集成平台包括数据资产管理、数据治理平台、自助服务平台等。

利用数据治理软件主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题，需要数据治理软件能够为企业提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。

数据治理的商业价值

企业只有建立了完整的大数据治理体系，保证数据的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。

首先，高质量数据是企业业务创新、管理决策的基础。随着互联网企业对其他各行业的冲击，加剧了市场的竞争，许多企业面临收入增速放缓、利润空间逐步缩小的局面，过去单纯的外延式增长已经难以为继。因此，必须向外延与内涵相结合的增长方式转变，未来效益的提升很大程度上要依靠企业的内部挖潜实现，这从客观上对企业的创新能力提出了更高的要求，而提升企业内部数据管理的精细化水平，是企业开展业务创新和管理决策的重要基础，能够为企业创造巨大效益。

其次，标准化的数据是优化商业模式、指导生产经营的前提。许多企业的 IT 系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度，形成了一个个系统竖井。系统之间的关系、标准化数据从哪里获取都无从知晓，通过数据治理工作，可以对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，通过数据标准化可以防止数据的混乱使用，确保数据的正确性及质量，并可以优化商业模式，指导企业生产经营工作。

那么，数据治理如何落地执行呢？

工欲善其事，必先利其器。目前业界流行的数据治理软件，一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品，多是单个产品。

而亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼，全面推出一站式数据治理管理平台-睿治，帮助企业搭建数据治理全栈解决方案，由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全等多产品组成。睿治作为一个智能敏捷的数据全生命周期管理应用平台，全方位保障企业业务数据在采集、集成、交换、存储、应用等一系列业务流程中的完整性、准确性、一致性和时效性。

睿治针对数据治理的整体框架和流程，一图以蔽之：

一站式解决方案

睿治平台融合数据治理9大产品，提供一站式解决方案。有了睿治，数据治理的所有问题那都不是事儿！9个产品模块功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合，快速解决企业不同的数据治理场景。

最后，多角度、全方位的数据是企业开展市场营销、争夺客户资源的关键。数据已成为企业最核心的隐形财富，谁掌握了准确的数据谁就能获得先机，在当前竞争日益激烈的市场上，企业如何在不同的细分市场构建客户画像、开展精准营销，如何选择竞争策略、进行经营管理决策，都必须基于360度全方位、准确的客户数据加以分析判断才能得出。

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