今天想和大家分享一个数据治理的统一流程，主要是为了让你更好地理解数据治理中的关键节点。 我们都知道企业是一个组织，数据也是组织的一部分，如果说企业中没有任何一个人掌握了全部的数据，这个时候会出现什么样的情况？ 就是：组织内每一个人都不知道组织内有哪些可以看的数据。 如果有一天所有人都开始做这件事了，那么会发生什么情况呢？

一、数据治理的工作内容

数据治理最大的难点是，我们要找到一种方法，能够将组织内所有需要治理的数据统一起来，而且要保证这些标准能够保持一致。 这个时候，你需要去研究这些标准是什么？ 然后再去建立起相关的业务规则。 所以数据治理最核心的工作内容就是：制定标准，建立规则。 那么这些东西都做完了之后，接下来就是具体怎么落地了！ 今天我们主要来分享一下数据治理具体是怎么落地（即：建立并维护好相关的标准）。

二、整体流程

（1）收集数据治理的目的是为企业带来更好的运营，所以我们要对企业产生过多的数据，包括历史数据、业务系统中的用户行为等。 （2）进行清洗：通过清洗可以发现数据是否存在问题或者有没有遗漏，可以更好地对后续工作提供支持。 （3）整理：通过清洗后形成了结构化的数据，那么接下来我们就可以进行分析，在不同平台上获取这部分数据的时候会出现什么问题，以及哪些是可以做优化的？ （4）整合：最后把所有信息整合到一起，就变成了统一平台上的数据。 [注释]在企业中涉及到大量不同业务系统、用户、时间等维度的数据，这些都需要进行分类汇总和加工处理 [注释]这部分过程中也会涉及到对一些系统进行优化或者是对一些业务系统进行优化。

三、结语

如果你是一个 IT人，也可能会好奇到底是怎么回事，那么就看一下下面的这张图吧。 这是一个比较典型的组织架构图，它将企业的业务、数据、系统有机地联系在了一起，同时也能清晰地看到这些系统之间的关系。 如果说在你的企业中，数据和业务是完全分离的，那么当某个节点出现问题时，业务就会影响到你原来做好的决策，从而导致整个企业运行不畅。 而在数据治理项目中发现并解决这个问题也是很有意义的，我们不需要把所有业务都搞懂了之后才开始做数据治理工作。 那么现在有什么方法可以快速且高效地解决这个问题呢？ 欢迎留言和我们一起讨论。

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