本文由【陈正平】授权36氪发布。 数据治理，是指在一定的技术架构和标准规范的支持下，通过合理有效的组织方式对信息资源进行规划、开发、利用、保护和治理等一系列活动。 数据治理体系是一个系统性工程，它由以下三个主要部分组成：管理体系、技术体系和实施框架。 1.管理体系：数据治理是为管理而制定的关于治理的概念。 主要包括组织机构设置和人员职责界定、规范制度及程序等。 2.技术体系：数据质量指标、数据标准等，它们都是数据治理的重要组成部分。 3.实施框架：实施架构主要包括组织架构设计、技术架构设计与实施及保障措施等。 下面就来详细介绍下我们如何构建数据治理体系，希望对大家有所帮助！

一、什么是数据治理？

数据治理（Data Governance）是一种通过管理数据来改善业务的方法，其目的是为了提高整个业务流程的效率和质量。 数据治理（Data Governance）的核心目标是通过改善和规范流程，提高组织或个人所拥有或使用信息系统处理数据的能力。 随着社会发展越来越多地依赖于数字技术，我们也越来越多地将这些数字技术应用于企业的日常运营。 因此，对数据资产管理的能力（如收集、存储、共享、分析和可视化）已成为组织机构和个人面临的新问题。 我们认为，企业要实现其业务目标需要通过多种方式对业务数据进行管理包括：规划、组织（或领导）、评估和改进。 所以在这种情况下，建立一个有效的数据治理体系就显得尤为重要。

二、数据治理体系的组成结构：

数据治理体系包含以下几个部分： 管理体系：管理部门（如组织机构、职责、工作流程、制度体系等）负责制定数据治理的政策，并监督各部门执行。 技术体系：负责提供数据标准、质量规范和保障措施，并提供给各部门使用。 实施架构：组织架构、职责和流程（也称治理框架）的设计以及对各业务系统实施监督和考核，以保证数据治理项目顺利实施。 保障措施：包括制定管理制度、建立业务流程、明确技术标准和质量保障措施。 其中，管理制度和流程是保证数据质量的重要组成部分，而技术标准则是保证各项业务系统使用合规数据的基础。

三、数据治理工作中面临的主要问题及解决方法

数据治理的过程是一个不断发现问题、不断解决问题，并不断优化的过程，数据标准化、数据质量指标化是数据质量管理的重要组成部分。 1.发现问题：首先通过技术手段将已经识别出来的数据质量问题反馈给业务部门或运营部门，由业务部门或运营部门来整改； 其次通过对企业内外部客户的调查问卷来了解客户当前最关注的产品和服务内容； 第三、建立标准：制定一个符合行业现状、满足业务需求、与当前行业标准相一致的数据标准体系； 第四、建设规范企业内部各部门在不同场景下实现数据标准化处理，建立符合企业业务需求又相对统一规范的标准体系。 2.解决问题：通过制定一系列可操作的规章制度和指导手册来对企业内各个业务职能系统中数据标准化处理进行指导。 3.整改提高：通过流程再造提升企业自身在不同场景下实现数据标准化处理，提升企业内部各部门之间、各系统之间的协同工作效率。

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