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。
在当今数字化时代，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。它犹如企业决策的智慧源泉，能够为企业提供深刻的市场洞察，助力企业精准把握客户需求，优化业务流程，进而提升核心竞争力。然而，数据的价值并非天然存在，需要通过科学合理的数据治理体系来挖掘和释放。一个完善的数据治理体系就像一座灯塔，为企业在数据的海洋中指引方向，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，使其能够有效地支持企业的战略决策和业务运营。数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。···在此，【数据分析·领地】也整理了《数据治理体系的建设思路指南》，供大家更好的学习，仅供学习交流！深入剖析数据治理的各个环节，从制定清晰的数据战略，到构建完善的数据标准、提升数据质量，再到强化数据安全防护，全方位给出建设思路。无论是初涉数据治理的新手，还是寻求突破的数据管理专家，都能从中汲取灵感与方法，助力企业打造坚实的数据治理体系，挖掘数据潜能，赢得市场竞争优势~→《数据治理体系的建设思路指南》
一、数据治理体系
DAMA国际数据管理协会对数据治理定义：数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数字化转型网www.szhzxw.cn
简单来说，数据治理就是实现数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。
数据治理体系内容从两个维度来看：
1）数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。
2）数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。
企业数据治理体系包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全及数据标准等内容。
1）数据质量
一般采用业内常用的标准来衡量数据质量的好坏：完整性、准确性、一致性和及时性。
完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况
准确性：数据汇总记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误
一致性：多个业务数仓间的公共数据，必须在各个数据仓库中保持一致
及时性：数据能及时产出和预警数字化转型网www.szhzxw.cn
#数据质量指南 《数据治理体系之数据质量指南》：
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2）元数据管理
元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，通俗理解，元数据就是描述数据的数据。
元数据包含技术元数据和业务元数据。可以帮助数据分析人员清楚了解企业拥有什么数据，它们存储在哪里，如何抽取、清理、维护z这类数据，也即数据血缘。
- 帮助构建业务知识体系，确立数据业务含义可解释性
- 提升数据整合和溯源能力，血缘关系可维护
- 建立数据质量稽核体系，分类管理监控
#元数据管理 《数据管理-元数据管理&建设&案例&标准》：
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3）主数据管理
企业主数据指企业内一致并共享的业务主体，大白话理解就是各专业公司和业务系统间共享的数据。
常见的主数据比如公司的员工、客户数据、机构信息、供应商信息等。这些数据具有权威性和全局性，可归约至公司的企业资产。
一般主数据管理需要遵循如下几点：
- 管理和监管各组织机构、子公司、部门对主数据的访问，制定访问规范和管理原则
- 定期进行主数据评估，判断既定目标的完善程度
- 组织相关人员和机构，统一完善主数据建设
- 提供技术和业务流程支持，全集团集中统筹
#主数据 主数据管理项目建设指南数字化转型网www.szhzxw.cn
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4）数据资产管理
一般企业在数字化转型时都会考虑数据资产梳理。企业数据有没有被合理利用？如何产生最大价值？这是数据资产管理关心的核心工作。数字化转型网www.szhzxw.cn
在构建企业资产时一般会考虑不同角度，即业务角度和技术角度，最后进行合并，输出统一的数据资产分析，并向外提供统一的数据资产查询服务。数字化转型网www.szhzxw.cn
如何盘活数据，形成数据资产，提供完整的数据资产全景视图，可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。数字化转型网www.szhzxw.cn
#数据资产 《数据资产学习指南》：
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5）数据安全
数据安全是企业数据建设必不可少的一环，我们的数据都存储在大大小小的磁盘中，对外提供不同程度的查询和计算服务。
需要定时对数据进行核查、敏感字段加密、访问权限控制，确保数据能够被安全地使用。
#数据安全 数据安全相关指南
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6）数据标准
大白话理解，我们需要在组织内定义一套关于数据的规范，好让我们都能理解这些数据的含义。
今天张三说这个客户号是办理银行卡的客户，明天李四又说是借贷过的客户。对比一看，两者的字段类型和长度一致，到底要采纳哪个意见呢？数字化转型网www.szhzxw.cn
数据标准是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，通过统一规范，消除二义性。
#数据标准体系 《数据标准体系建设指南》数字化转型网www.szhzxw.cn
二、如何建立数据治理框架
步骤 1：确定数据治理框架和数据管理功能的范围
所需数据管理功能的范围因公司而异，并取决于许多因素。关键规则是定义的范围应满足公司的需求和资源。公司在建立正式的数据管理功能时应考虑的因素是：
- 业务驱动因素：
- 业务驱动因素是公司启动此类计划的原因。公司应考虑来自外部和内部环境的业务因素。
- 最常见的驱动因素是各种法规（即GDRP）和业务变革（即数字化转型和实施AI/ML解决方案以改善客户体验）。
- 各利益攸关方的需求：
- 业务驱动因素确定利益相关者。利益干系人可以是外部的，也可以是内部的。不同的利益相关者对数据管理计划有不同的需求和期望，有时甚至是有争议的需求和期望。假设一家公司决定启动数字化转型解决方案。一次将所有业务流程数字化是不可能的，因为需要大量投资。金融和商业部门将有不同的动机。财务部门希望提高效率和生产力，而商业部门则专注于通过改善客户体验来增加收入。
- “企业”范围：
- 公司可以开始在整个组织中实施数据管理功能，也可以仅为某些业务部门实施数据管理功能。最佳方法取决于所选的业务驱动因素。
- 一组必需的数据管理功能：
- 数据管理是一门多功能学科。为了满足特定驱动程序的要求，公司可能需要不同的功能。常见的基本数据管理功能包括数据治理、数据建模、数据和应用程序架构以及数据质量。
第 2 步：执行初步成熟度评估
每家公司都以一种或另一种方式管理数据。这意味着公司内部已经存在一些数据管理功能，即使它没有正式的数据管理功能。初步成熟度评估允许评估现有能力并确定潜在差距。
步骤 3：设计数据策略和路线图
根据步骤 2 中的差距分析结果，公司应确定其中长期数据管理的战略愿景。
步骤 4：设计数据功能
根据所选框架，公司应设计所需的功能。每个数据治理功能由六个维度组成。
设计从确定所需的可交付成果开始。为了产生可交付成果，公司应该有政策、标准和其他规范性文件。流程有助于遵守法规。需要角色才能执行流程。工具支持流程。而且，当然，公司必须有预算来建立能力。
步骤 5：实施数据治理框架
实施数据治理框架的最佳方法因公司而异，取决于公司的业务驱动因素、规模和可用资源。有集中式、分散式和混合式，每种方法都有其优点和缺点，适用于不同的情况。
步骤 6：执行详细的成熟度评估
公司应在能力维度和项目的粒度级别（例如，在流程、策略等级别）执行详细的成熟度评估。这种方法允许制定详细的短期规划。它还有助于建立关键绩效指标 （KPI） 系统。
步骤 7：设置 KPI
公司应设置两种类型的KPI：一种用于衡量建立数据管理能力的进度，另一种用于衡量运营效率。可以在各种抽象级别设置 KPI。
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