数据治理从方法到实践（数据治理一）

随着互联网信息技术的发展，数据量以指数级的速度不断增长，在这海量的数据中蕴含着巨大的社会价值和经济价值，数据已成为企业的核心资产、重要的生产要素以及推动企业发展的强有力武器。

目前多个国家已经将大数据作为国家的战略资源，因此，如何将数据有效地组织和管理起来，是数据治理的一个重要内容。

在探索与数据相关的开发技术、应用场景和商业模式时，并非所有项目都能取得预期效果，许多预期需求无法实现，重要原因之一就是数据质量因素导致的，数据的质量直接影响着数据分析和数据挖掘的结果，进而影响着企业的决策和发展方向，而数据治理正是企业管理和提高数据质量的重要手段。在数据驱动的信息化时代，企业只有管理好核心业务数据，才能从中优化产品、开拓市场新渠道，打造企业核心竞争力，因此，数据治理对于企业来说迫在眉睫，高质量、标准化的数据将给企业带来巨大的利益。

近年来数据价值越来越被重视导致数据治理的意识在国内越来越强，不断有企业开展数据治理实践探索，目前电信、交通以及政府均在数据治理领域有所涉猎，但目前为止还都处于基础阶段，并不成熟。我们可以理解为数据治理就是将一个机构的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化。

下面我们从几个方面来介绍一下数据治理的基本概念。

一、数据治理的定义

数据治理是企业或部门中涉及数据使用的一套管理行为。由于各类企业和部门切入点的不同，关于数据治理的认识，迄今为止，尚未形成一个统一的、标准的定义。其中，以DAMA (The Global Data Management Community，国际数据管理协会) 、DGI (The Data Governance Institute，国际数据治理研究所) 、IBM DG Council (数据治理委员会)所提出的定义较为权威，被广泛的应用。

表1.数据治理代表性观点

数据治理本质上是监督和指导企业数据管理过程，为企业创造价值。

二、数据治理的目标

一般认为，数据治理的目标是保证数据的有关策略及时并准确，从而使数据相关活动一直处于能够调控，有条不紊且规范的状态，尽可能有效精准地管理数据资产的同时最大化其价值。

三、数据治理的职能

数据治理的职能需要从决策以及具体行动两个方面理解。从决策的视角来看，其职能是当数据相关活动中遇到难题时，迅速确定如何做决策。从特定活动这方面来看，其职能是为数据管理工作指明道路，对数据有利益参加方的要求和决定进行评估，保证一切数据相关活动是安全合规的同时督察数据资源的效率。

四、数据治理的核心

尽管数据治理的定义多而杂，但其核心在业内已有共识，数据治理并不会去干涉具体的管理事项，而是划分数据资产管理的权责，理清其应该采取何种机制可以保证决策的正确性。

五、数据治理必须遵循过程和遵守规范

“过程和规范”在上面的定义中多次出现。过程应该出台书面的正式文件，而且该过程应该具备重复和可循环的特点。这一过程主要用于描述治理的具体步骤。数据治理必须依照被认同的标准且成熟的过程，并且严格按照有关规范执行。过程和规范相伴数据治理的整个生命历程，且彼此缺一不可，只有这样，数据治理才能具备约束力和规范性，才能拥有恒定的动力源，持续行走在正确的道路上。

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