“我想要一个数据治理方案，但是这个方案是如何制定的？” 这是一个令很多企业头疼的问题，在企业运营中，数据是最重要的资产之一，也是核心资源。企业内部往往会有各种各样的数据管理系统，例如企业数据库管理系统、业务应用软件系统、 ERP系统等等。 但是在实际生产经营中，很多企业并没有考虑到这一点。 那么如何才能让自己手中的数据库发挥最大价值？今天就来分享一下数据治理流程中的一些方法。

一、分析业务痛点

在企业内部，不同业务领域会有相应的管理系统，例如 ERP、财务系统、办公系统等等。 但是不同业务场景的需求并不一样，例如财务部门可能有多套数据仓库产品或者数据存储，而办公管理系统往往有多种数据管理功能。 因此在分析阶段首先要解决的问题就是确定哪些业务场景对于数据库的要求是非常高的，或者说是一个比较复杂的需求。 接下来就需要去梳理一下企业中最常见、用户最关注、最为重要的一个数据仓库或者应用系统是什么，是否可以满足其需求，或者说能满足多大程度？ 其次再去梳理一下目前数据仓库或者数据存储是否有什么问题。这一步的目的是为了在分析阶段就明确要解决哪些问题。

二、提出解决方案

在此阶段，企业可以根据自己的业务需求，提出数据治理的解决方案。 当然，在这里也要提醒大家的是，解决方案一定要符合业务需求。 为什么在做数据分析时需要考虑数据治理方案呢？ 因为当我们确定了数据治理目标后，就需要明确哪些系统可以被利用以及如何利用这部分资源才能发挥最大价值。 我们可以从数据角度出发，去考虑哪些系统有可能被运用到未来的发展中去。 比如当业务需求越来越多时，可以考虑增加业务应用软件对数据库的支持；但当业务需求减少时，也应该对应用软件进行相应调整。 这也是为了保证企业现有资源不被浪费，同时满足未来发展的要求。

三、进行组织架构调整

组织架构调整的主要目的是为了保证数据治理过程的高效和顺利，让每一项工作都有专人负责，形成“一把手”负责制，避免出现各自为政的现象。 数据治理流程中的第三步，就是要根据需要对企业的组织架构进行调整。 数据治理不能一蹴而就，而是需要一定时间去慢慢完善，只有在组织架构得到优化后才能进行。 首先要确定好每个职能部门和岗位的职责范围、以及每一项工作所需承担的任务，然后将这些任务分配给相关部门并做好培训； 其次要对数据质量进行分级评估：一级评估为最高管理层；二级评估为各个业务部门；三级为公司业务骨干。 然后将数据治理与企业其他流程进行整合，使每个环节都可以形成闭环，从而促进企业管理水平提升。 数据治理流程中的第四步是对所需要处理的各项任务进行细化分解：例如针对业务问题、运维问题等等，将其分解成具体事务。

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