很多人对数据治理有误解，以为数据是一堆数字，没有什么实际价值。 但是我们在日常生活中常常看到一些现象：一些行业里没有办法处理的数据，到了业务部门那里，却能被系统自动处理掉。 那么为什么会出现这种情况呢？ 那是因为他们并没有正确理解数据治理流程。 所以今天我们就来详细说一下数据治理流程。 正确的数据治理流程及规范包括：建立组织机构；制定工作目标及计划并将其分解到各个业务单元；梳理业务单元所需的各种资源（人员、资金、设备等）；组织相关的培训；建立相关的工作机制等。

1.建立组织机构

我们需要建立一个组织机构，这个组织机构可以是公司层面，也可以是业务部门层面，还可以是各业务系统或产品的运维部门。 一般情况下，公司可以成立一个数据治理小组，由相关部门的负责人担任组长或者副组长。 负责领导数据治理小组的工作，统筹协调开展工作。 然后在组内建立一个标准流程及管理制度，规范数据治理过程中需要用到的数据字典、流程等。 而当企业内部已经建立了一些标准的规则时再把这些规则融入到组织中去执行就会容易得多了。 当然，当企业的架构比较复杂时也可以先成立几个小组来进行试点运行。

2.制定工作目标及计划并将其分解到各个业务单元

工作目标及计划通常会以文档形式制定，包括时间进度、可衡量的指标等。 在数据治理阶段，这一步很重要，因为它是对数据治理工作成果的总结。 在这个阶段，你要确定工作目标： 要达到的总体目标、要达到的总进度（时间进度）； 所要达到的关键指标及各项任务是什么； 各业务单元需要承担的责任和义务是什么； 如何才能完成目标？

3.梳理业务单元所需的各种资源（人员、资金、设备等）

在确定了总体目标后，就可以开始着手实施了。 在执行的过程中，应该有业务单元的参与。 因为任何一个数据项目都不是一个孤立的存在，它涉及到了业务部门和 IT部门所有相关人员（如：业务主管、财务、技术等），只有业务部门与 IT部门协同合作，才能保证数据项目在整个生命周期中的质量及价值。 同时在执行过程中还应该注意对相关人员进行培训及督促。 因为数据治理的工作需要大量技术资源的支持，这就需要 IT部门给予大力支持，才能保证数据治理相关项目的顺利开展。 另外由于各个业务部门在自己专业领域存在差异，每个业务单元都有自己专业领域所需的专业技术知识，这就需要其他组织或职能部门提供相应资源来支持其工作。

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