◎編輯｜數字經濟先鋒號

◎作者 | 王雪（數聯產服數據應用服務中心）

在大數據時代，企業積累的數據量不斷增長，如何有效地管理和利用這些數據成為了企業成功的關鍵。數據治理（Data Governance）是確保數據的可用性、完整性、安全性和一致性的一系列管理流程和方法。它不僅涵蓋了數據的管理，還涉及到數據的戰略規劃、政策制定、責任分配和數據生命周期管理。

這里，我們結合數聯產服長期以來開展數據治理與數據應用的實踐經驗，探討數據治理的重要性、核心要素和實施步驟，作為數據治理及其過程和方法的入門介紹。

1. 數據治理的定義與重要性

數據治理是企業在管理和使用數據時，確保數據的高質量、合規性和安全性的一整套框架。它包含了規則、流程、技術和組織結構，以確保數據在整個企業范圍內被合理、有效地管理。數據治理是數據管理的基石，推動企業數據資產的最大化利用。

數據治理的重要性體現在以下幾個方面：

· 數據質量提升：有效的治理能夠保證數據的準確性、一致性和可用性。

· 法規合規性：在數據保護法規的要求下，數據治理幫助企業滿足各類法規要求。

· 降低風險：通過完善的數據治理，企業能夠更好地識別和管理數據相關風險。

· 數據驅動決策：數據治理為企業提供高質量的數據基礎，支持精準的決策制定。

圖1：數據治理產品架構示意圖

2. 數據治理的核心要素

數據治理框架由多個核心要素構成，每個要素對數據管理的不同方面進行規范和優化。

2.1 數據架構

數據架構決定了數據的存儲方式、訪問路徑以及不同系統之間的數據傳輸。良好的數據架構為數據治理提供了基礎設施支持。

2.2 數據質量管理

數據質量管理是確保數據在整個生命周期中保持高質量的過程。這包括定義數據質量標準、監控數據的一致性、準確性和及時性。

2.3 數據安全和隱私

隨著網絡安全威脅的增加，數據安全和隱私成為數據治理中至關重要的部分。數據治理需要確保數據在存儲、傳輸和處理過程中的安全性，同時遵循隱私法規，保護用戶數據免受未經授權的訪問。

2.4 數據主權與合規

數據主權是指企業對數據的控制權，確保數據的存儲和處理符合當地的法律法規（如GDPR）。數據治理必須確保企業的數據管理實踐符合全球或地區性的監管要求。

2.5 數據治理的組織與角色分配

數據治理不僅依賴于技術，還涉及到清晰的角色與責任分配。數據管理委員會、數據管理員、數據使用者等角色需要明確職責，并協同工作，確保數據治理政策的執行。

圖2：數據治理角色

圖3：數據治理框架

3. 數據治理的實施步驟

3.1 定義數據治理策略

數聯產服認為，作為數據治理的第一步，企業首先需要制定數據治理策略，明確治理的目標、范圍和原則。這一策略應當與企業的整體業務戰略相一致，確保數據治理能夠支持企業的業務目標。

3.2 建立數據治理框架

在制定策略后，企業需要建立數據治理框架。該框架包括數據標準、流程、政策和工具，以確保各個部門在管理數據時有章可循。

3.3 設定數據治理委員會

為了確保數據治理的有效執行，企業通常會設立數據治理委員會。該委員會由企業高層、數據管理負責人和技術專家組成，負責監督數據治理的落實和持續改進。

3.4 數據分類與定義

企業應當對數據進行分類和定義，明確不同類型數據的用途和敏感性。這有助于制定相應的訪問權限和安全措施。

3.5 實施數據治理工具

現代數據治理依賴于數據治理工具的支持，這些工具可以幫助企業自動化數據管理流程，例如數據質量監控、數據隱私保護、數據生命周期管理等。

圖4：數據治理實施步驟流程

4. 數據治理面臨的挑戰

盡管數據治理對企業發展至關重要，但其實施過程中也面臨諸多挑戰：

4.1 數據孤島問題

數據孤島是指不同部門或系統之間的數據難以互通，造成數據利用率低下。這往往源于企業內部數據架構的不合理和缺乏統一的數據治理標準。

數聯產服數據應用服務中心的大量業務實踐顯示，數據孤島是造成諸多數據治理和數據應用工程無法真正發揮設計效用的關鍵癥結。

4.2 數據治理文化建設

實施數據治理不僅是技術上的調整，更需要企業內部形成數據治理文化。這要求每個員工都理解數據治理的重要性，并在日常工作中遵循相關的政策和流程。

4.3 數據隱私保護壓力

隨著法規的日益嚴格，企業需要面對數據隱私保護的巨大壓力。如何在滿足業務需求的同時，確保用戶數據的安全，是數據治理面臨的一大難題。

5. 數據治理的未來發展趨勢

隨著技術的發展，數據治理正在從傳統的手動流程轉向更自動化和智能化的方向。未來的數據治理可能呈現以下趨勢：

5.1 人工智能驅動的數據治理

人工智能技術可以幫助企業更高效地監控數據質量、檢測數據安全漏洞，并實現更智能的數據分類和治理流程。

5.2 增強的數據民主化

隨著企業對數據依賴的加深，數據治理將更注重數據民主化，即讓更多的非技術人員能夠方便地訪問和使用高質量的數據，從而推動全員數據驅動的決策。

結論

數據治理作為企業管理和利用數據資產的核心策略，對于確保數據的高質量、安全性和合規性至關重要。企業在實施數據治理時需要建立完善的框架，明確角色與責任，積極應對實施過程中的挑戰，并緊跟技術發展的步伐，不斷優化數據治理的手段。

通過有效的數據治理，企業不僅能夠降低數據管理的風險，還能實現更精準的數據驅動決策，從而在競爭激烈的市場環境中取得優勢。

（部分圖片據網絡）