数据治理∣打造企业数据管理服务中台

随着互联网的普及和信息技术的发展，数据开始成为各行各业发展的重要资产。如何对大量的数据进行有效的处理分析成了必须面对的问题，“数据治理”的概念应运而生。

一、数据治理的概念

数据治理（DataGovernance），百度百科对其的解释是：数据治理是是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。美国全球数据管理协会认为：数据治理是对数据资产管理行使权利和控制的活动的集合。桑尼尔·索雷斯提出：数据治理是广义信息治理计划的一部分，即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。

二、数据治理包含内容

数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。从技术角度来看，数据治理涉及的IT技术主题包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

生命周期：管理数据生命周期，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

数据治理涵盖数据的整个生命周期，既包括数据的收集、传输和存储，也包括数据的处理、应用和消亡。因此，换个角度来说，数据治理的范畴不仅仅包括数据本身，还包括加工处理数据的算法和数据分析结果的智能化应用。数据治理不仅涵盖数据的数字化、网络化和智能化三个阶段，还包括每个阶段涉及的政策、技术和产业等多个方面。数据治理的重点包括统一的标识空间、清晰的权属确认、可控的使用授权、完善的隐私保护、明确的交易规则，以及支撑上述治理要求的伦理规则、技术和系统平台等。

做好数据治理，盘活数据要素，是发展数字经济的关键核心。