现在的企业数据资源，大多都是通过“人”的经验，在实际业务中产生的。 因此，数据质量是业务发展的生命线。 一个数据治理质量好的企业，会有一批业务能力强、技术过硬、经验丰富的“数据专家”；反之，如果企业中存在不合规、不一致或错误，则无法保证企业数据信息价值的实现，其价值也会大打折扣。 因此，从企业内部角度来说，建立一支“能干活”的数据治理队伍很重要。 那么什么样的人才才是适合做数据治理这个工作的呢？ 在《数字化时代数据治理》这本书中提到了一个比较好的指标体系： 要达到这个标准并不容易。 因此本文将从理论与实践两个角度分别介绍如何建立企业自己适合做这个工作的人才标准和评估体系。 本文主要内容：

1.什么是数据治理人才？

我们先来看一下数据治理岗位的定义。 这个岗位的职责是什么呢？我们来看一张图： 从这张图可以看出，数据治理岗位需要有一定的专业能力，需要有一定的业务知识和技能等。 另外一方面，数据治理岗位也要求数据治理人员具有较高的技术水平，因此数据管理、数据分析、数据挖掘等技术类工作也需要专业技能。 另外一个角度来说，我们也可以看到，一个优秀的数据治理人才在其从业期间，应该是具有较强的业务能力；并且该人员在企业内应该与其它员工进行过一定程度的协作。

2.什么样的数据治理咨询公司比较靠谱？

目前国内有很多做数据治理的公司，但是真正能在行业里做好的并不多。 这些公司在企业内部有自己的数据管理部门，但是在实际业务中，这些管理部门往往都是被边缘化，而不是直接参与到数据治理过程当中； 因此当企业真正需要一位数据治理方面的专家时，往往找不到合适的人选。 但有些企业对此也有自己的解决方案——有些公司是用项目制来培养人才：给公司内其他部门人员进行培养，然后再分配给这些被培养的人员； 这种方式其实更适合那些经验丰富的“数据专家”。 但这种方式需要大量投入时间和资金来投入，并且也不是企业想要的结果。

3.建立一个良好的企业数据治理咨询公司评价体系

一个好的数据治理咨询公司，其评价体系应该包括： （1）所做工作的价值：这个可以通过以下三个指标进行衡量：数据治理的价值大小、企业数据应用是否合规、数据质量是否达标。 （2）所做工作的价值：从公司内部角度来看，是由该公司业务部门提供支持，还是由数据治理部门来提供支持； 从外部角度来看，公司的管理层是希望自己的业务部门能多提供支持还是需要其他单位配合。 从内部与外界角度来看，咨询机构能否满足公司的实际需求，能否保证公司所做出业务决策的合理性。 以上三个指标可以综合体现出一个企业数据治理水平是否达标——企业内部是否能够达到合格水平；而外部咨询机构则需要符合咨询客户的实际需求。

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