数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据治理是指组织对数据进行全面管理、维护和优化的过程。数据治理目的在于确保数据的正确、一致、可靠，并推进数据共享、数据价值挖掘和数字化转型。通过数据治理，企业可以更好地利用数据，提升业务效率和竞争力。为什么要做数据治理数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识，数据治理作为基础性工作，受到越来越多企事业单位的重视。
- 随着企业信息化和数字化的发展，企业数据“多”管理问题引发的结果：
- 随着信息化发展，企业在不同业务领域建立了众多的异构系统，由于厂商众多，导致平台和技术各异。
- 系统维护都是各自为政， 基础数据维护工作在各自属地业务系统进行维护，来源不清晰、缺乏协调。
- 各业务系统对数据的维护模型不同，导致各自的数据标准规范不统一，如：客商、物料等的分类标准。
- 同一数据在不同的系统中编码不一样，尤其物料，甚至同一业务板块，不同单位的物料编码都不一致。
- 由于平台和开发语言不同，实现数据互通，导致系统之间的接口繁多以及多种接口标准，系统集成和接口管理成本上升。
企业数据治理的现状及痛点企业已经认识到数据价值的重要性，纷纷通过数据治理活动来挖掘数据的价值，提升数据管理水平。但还是存在很多问题，主要有6个方面：
- 对数据治理概念的理解还是比较模糊。往往只关注了数据治理中的某些环节，没有形成数据治理闭环；
- 数据治理工作没有总裁办、风险管理等部门参与。导致数据治理面临沟通协调困难，治理效率低下和效果不明显。
- 没有建立统一的数据质量体系、方法和规范
- 在数据治理落地实施、绩效评价等方面还没有专门的标准来指导
- 缺乏可行有效的监督、考核、评价机制，数据治理工作无法常态化
- 缺少配套的数据标准工具，支持数据标准落地
数据治理方法论体系框架
数据治理是确保数据在整个组织中得到正确、一致、质量高、安全可靠、可信任的使用。通过数据治理，组织可以更好地利用数据，降低数据管理成本，提高数据决策的质量和效果，增强数据资产的价值和竞争力。数据治理还可以促进数据共享和协作，推进业务创新和数字化转型，满足数据合规性和监管要求。
一、数据治理的背景
1、数据治理的大背景
大数据成为国家战略：2016年，“十三五”规划首次提出“实施国家大数据战略”。2017年，习近平在中央政治局会议上提出“实施国家大数据战略，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国”
数据成为关键生产要素：十九届四中全会首次公开提出“数据可作为生产要素按贡献参与分配”，提出加快培育发展数据要素市场。
数据治理是数字化转型的基础：2020年8月19号国务院国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，将构建数据治理体系作为夯实数字化转型基础的重要内容之一
2、数据治理为数字化转型提供基础支撑
二、数据治理的定义
1、数据治理的定义及理论体系
数据管理：是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。
数据治理：作为致据管理的其中一个校心眼能，是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)，指导其他数据管理职能如何执行，在高层次上执行数据管理制度。
2、业界数据管理体系
（1）DMBOK
数据管理知识体系(Data Management Bodyof Knowledge，简称DMBOK)是国际数据管理协会(DAMA)提出的数据管理体系框架集业界数百位专家的经验于一体，是目前数据管理领域相对较为全面的国际理论体系。
（2）DCMM
数据管理能力成热度模型(Data management capability maturity assessment model，简称DCMM)是由全国信息技术标准化技术委员于2014年会启动制定，2018年7月正式发布、并将在10月1日起正式实施的一项国家标准(8T36073-2018)，该标准的提出主要是为了规范国内各行业数据管理和应用工作，提升教据管理和应用能力。
3、数据治理就像是管理超市里的水果
数据资产目录：就是水果的名称、品种、价格;
数据架构：就是要把水果摆放的有序、整齐、美观、稳定;数据标准 就是水果分类与规格清晰、一致;
数据质量：就是保证没有烂水果;
数据安全：就是防止被人偷拿偷吃;
数据生命周期：就是采购、销售、烂水果处置的计划;
数据认责：就是明确采购员、货物管理员、收银员的责任;
数据应用管理：就是支持线上带货、移动渠道、送货上门等创新业务
4、数据治理关键概念及逻辑关系
5、数据治理体系蓝图推导方法
6、数据治理体系蓝图
7、管理组织、制度与流程
8、组织架构设计一组织框架理论参考
在建立数据治理体系和完成数据治理基础工作后，企业需要继续落实一些工作来进一步优化数据管理和利用效果。比如需要搭建配套的大数据工具和和平台，然后在此基础上做运营闭环，进一步挖掘数据的价值，包括数据分析、数据建模、数据挖掘等，用数据驱动业务决策和创新，实现降本增效、数据价值变现，为企业带来持续价值增长降本增效。
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