企业数据治理工作不是一个新话题，但数据治理工作是一项系统性、长期性、规范性和落地性的工作。 数据治理是一个系统性、规范性和落地性的管理活动，包含一系列相关方法和流程。 在这篇文章中，我将介绍数据监管工具的实施策略，并结合一些行业应用案例展示企业如何开展数据治理工作。 本文主要介绍了什么是数据监管，以及如何制定数据监管政策。 希望本文对大家有所帮助。

一、数据监管

数据监管是指政府、行业组织及企业等单位在处理涉及公民个人信息、企业商业秘密、公共利益等方面的事务时，需要依据法律法规和政策制定并实施监管措施。 数据监管分为外部数据标准监管和内部数据标准监管，两种监管都是有其优缺点的，外部标准监管相对于内部标准更加灵活，但其存在着难以确定适用范围及无法量化的问题； 内部数据标准监管部门可以对不同组织或业务流程中的数据进行标准化规范，从而建立起符合其业务实际状况的基础数据体系。 内部数据标准管理是企业进行内部管理、规范内部员工工作流程等方面工作时需要考虑和遵循的基础规则；

二、组织架构

组织架构的设计是数据治理工作成功实施的基础，这也是数据治理项目能否顺利开展、发挥作用的关键。 如果公司的组织架构比较简单，就会造成项目经理和开发人员的沟通障碍，降低了工作效率。 而如果项目经理不能协调好部门之间的工作，不能有效地向各个应用系统进行授权，那么数据治理工作也很难有效地实施下去。 当然，如果有一个清晰明确、规范有效的组织架构来支持企业数据治理活动并保障项目顺利开展，那么企业的数据治理工作就会事半功倍了。

三、实施策略

数据监管工具的实施可以采用“自上而下”和“自下而上”两种策略，前者指在公司整体层面对数据进行分析，通过对数据治理工作开展情况进行评估，总结经验形成企业数据管理方法和流程的指南；后者指在公司具体实施过程中，由 IT部门组织相关专业人员进行分析和总结企业在不同业务系统中存在的数据问题并形成相应解决方案。 具体实施策略如下： 首先，组织相关专业人员围绕“目标”开展调研；其次，由公司管理团队或业务部门牵头制定具体的解决方案；最后，由负责企业技术架构和基础设施建设的单位牵头组织实施解决方案，包括设计、开发和实施等工作。

四、数据治理工具简介

数据监管工具是为企业制定一个统一的数据标准，规范业务应用中的各个场景，并通过工具进行自动化监控和分析，以保证业务应用与数据标准一致。 通过对企业应用场景及数据质量进行实时监控和分析，并结合企业经营战略等实际情况，生成可用于指导和规范企业内部业务活动的一套“数据治理指南”，以解决业务部门对相关业务规则的理解困难、业务人员无法深入执行、不能有效监控各业务应用中存在的问题等。 在管理流程方面，可为企业构建以“组织架构图”为核心内容的全生命周期管理平台和体系框架。

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