数据治理“治”了什么

有人可能会有疑问：数据治理治了什么？是全部的数据吗？

从狭义上讲，数据治理关注于数据本身。数据治理的目标，是对数据信息质量问题进行不断提高，同时可以确保数据的安全性，推进数据资源的整合、共享发展进程。

广义上讲，数据治理是数据生命周期管理的实现。只要是为整个企业数据进行生命期而展开的业务、技术、管理实践活动，都属于一个数据环境治理的范畴，包括但不限于传统数据信息集成和存储环节的工作（如数据采集、清洗、转换等）、数据分析资产目录、数据标准、质量、安全、数据资源开发、数据时代价值、数据发展服务与应用等。

对于企业来说，很多数据实际上与企业的主要利益无关，对于这种数据，实际上不需要治理。数据治理其实不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据分析资产管理所有企业相关方利益的协调与规范。

数据治理，在哪治？

数据治理到底应该放在中台，还是后台？每个人理解的不相同，其中这个会比较符合我的理解：小数据标准化治理以人工为主，大数据预测分析以智能为主，“人工+智能”形成了完整的数据治理技术体系。一个中国企业的数据进行治理既离不开小数据的标准化管理治理，也离不开大数据的预测性分析。

这里的小数据，是承载事物实体的数据，就是主数据管理。对于主数据治理是一种背景行为，治理的核心是“唯一的数据源，统一的数据标准”，而要实现这一目标就是要从数据源抓起，并需要大量的人为干预，如: 数据标准的建立和实施、数据质量的清理、数据应用的审批、数据的分发和共享。从这里也能够可以看出小数据的治理，追求的是标准化、精确化，应该是作为一个系统后台管理行为。

大数据的治理允许一定程度的容错，但可以在宏观层面上拥有更好的知识和洞察力。对于大数据的治理提供更多的是采用AI技术，例如：知识进行图谱、语音信息识别等，对大数据的采集、处理、使用一个过程可以加以管理控制，使其发展能够合规使用。因此，中台更适合的大数据治理。

数据治理，应该怎么治？

如何治理数据确实是一个广泛的话题。 首先要明确治理的内容。针对不同的治理工作内容可以采取不同的数据进行治理策略。

1.从大处着眼，从小处着手

数据治理作为企业数字化转型的基础，应该从大处着眼，从小处着手。在数字化发展战略管理层面，应该做好综合建设规划和顶层设计，同时，们也要坚持“急用先行”其原则是实施相关的数据环境治理，梳理出对业务的巨大影响，实施可控性强，预期价值具有明显的数据和场景，有针对性地实施社会治理。从小到大很容易成功。达到一定效果后，不仅可以解决当前的业务痛点，还可以增强数据管理团队的信心，使数据管理工作有序、可持续。

切忌，数据治理刚开始不要贪大求全。

2.主数据的基础需要进一步巩固

在企业数据环境治理的众多选择中，主数据信息管理是最基本、最有价值的治理领域，也是一个相对容易启动的数据治理领域。主数据不仅是业务系统数据集成的基础，也是业务协作和业务智能的基础。每个企业的发展都应该明确它是否真的有一个扎实的主数据信息管理，还是只有一个社会系统。如果是后者，建议重新考虑主数据管理。

在这里，建议企业在进行数字化转型时，应对主数据信息管理的成熟度进行自我价值评估，明确主数据资源管理的现状分析及其与先进基准之间的差距，然后确定主数据环境治理的路径，进一步巩固主数据的基础。

3.元数据管理，盘活企业存量数据

企业部分使用了大量的信息系统，积累了大量的数据，但这些数据大多是“沉睡”在“孤岛”没有合理利用信息系统。

在企业数字化转型的发展中，需要对企业的数据分析资产进行全面的盘点，梳理企业拥有哪些数据技术资源，确定哪些数据资源是数据资产，科学有效地提高这些研究数据资产结构的管理和利用。数据资源存储过程需要元数据管理。当然，这个系统项目是一个非常大和复杂的项目，需要业务管理部门和技术部门之间的相互合作，以及高级领导的大力支持。

4.安全风险管理数据，新形势下数据环境治理的重点

国民经济发展已将数据纳入继土地、劳动力、资本和技术研究之后的第五个生产要素，使企业能够实现信息数字化管理转型的基础。一方面，有效的数据技术应用可以提高企业的生产经营管理水平，甚至可以重建企业的商业模式。另一方面，数据信息泄露和网络安全风险事件的出现也给企业财务数据技术安全和个人隐私保护带来了新的挑战。数据安全管理将成为新形势下企业关注的焦点。

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