如何为数据治理提供坚实的保障？这两点不容忽视！

在当今的数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。它不仅是企业运营的基础，更是推动创新和增长的关键动力。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，如何有效管理和利用这些数据资产，确保其质量和安全，成为了企业面临的一大挑战。这正是数据治理保障体系建设显得尤为重要的原因。

然而，建立一个坚实的数据治理保障体系并非易事，它要求企业在组织结构和领导团队建设上进行深思熟虑的规划和投入。本文将深入探讨如何建立一个高效的数据治理组织结构，以及如何打造一个支持和推动数据治理工作的高层领导团队。

一、设立数据治理组织机构

数据治理的核心在于管理“数据资产”，而不仅仅是数据本身。它涉及到对与数据资产相关的各方利益进行协调和规范。为了成功实施企业的数据治理，需要建立一个明确的数据治理组织架构，以促进人员、流程和技术的有效协同，为企业数据治理营造一个有利的环境。

在构建数据治理组织架构时，应明确各个组织岗位的分工与职责，确立数据的所有权和使用权，以及明确谁将对数据质量承担责任。同时，需要授权一位合格的数据治理项目负责人，作为组织内部上下级之间沟通的桥梁。这位负责人需具备强大的沟通技巧以及必要的技术和业务知识，这些是确保数据治理计划顺利在公司内部推进的关键因素。

1.  数据治理组织设立的原则

原则一：以企业利益为核心

数据治理策略的制定和实施应以企业的整体利益为核心，以确保数据质量得到全面保障。数据治理机构的成立是明确数据管理职责的关键步骤，通常由企业高层管理者或董事会进行授权，赋予其在数据相关事务上的决策权和执行权。

原则二：明确分工与责任

在数据治理中，数据的管理者可能并非数据的所有者，而是由所有者授权的实体或团队来负责数据的日常管理。数据质量的最终责任应由数据的所有者承担。数据管理职责不完全由单一的数据管理团队承担，部分治理和管理任务需要跨部门合作，特别是业务部门和IT部门的共同参与。

原则三：跨部门协作

数据管理者应与各业务领域的专家紧密合作，共同确立数据标准，制定数据质量规范，并推动数据质量的持续改进。同时，数据的产生者和使用者在数据的新增、变更、传输、存储、处理和使用过程中，需要获得数据管理者或IT部门的技术支持。数据管理者需对这些活动进行监督和审核，确保数据的准确性和合规性。

通过这三个原则，企业能够构建一个高效、透明且协作的数据治理体系，确保数据资产得到妥善管理，为企业的决策制定和业务发展提供坚实的数据支持。

2.  数据治理组织与职责分工

在构建数据治理的组织结构和职责分工时，需要考虑到数据治理项目的广泛影响，它横跨多个业务单元、信息技术团队以及不同的应用系统。为了确保数据治理工作的成功，关键在于协调各方利益，确保所有参与者朝着共同的目标努力，形成强有力的团队合作。

不同企业的组织结构和数据治理的具体需求可能有所差异，但一般情况下，数据治理的组织架构包括数据治理委员会、数据治理办公室、数据所有者等。

通过明确这些角色和职责，企业可以建立一个高效的数据治理框架，促进数据的合理利用和管理，支持企业的长期发展和数字化转型。

（1）数据治理委员会

数据治理委员会在企业中扮演着数据治理的最高决策和监督角色。该委员会由企业的关键业务部门和信息技术部门的高级代表组成，成员通常包括负责业务的高层管理者以及首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)等关键职位的持有者。数据治理委员会的主要职责如下：

• 权力与控制：拥有对企业数据资产进行全面管理的权力，包括制定和发布数据标准。

• 审批与决策：审批关键的数据管理制度和流程，对数据治理过程中出现的重大问题和变更进行决策。

• 资源分配：确保数据治理工作获得必要的人力资源、物质资源和财务支持，以保障数据治理项目顺利进行。

通过这些职责，数据治理委员会为企业的数据治理工作提供了清晰的领导和支持，确保数据治理活动能够有效地推进，并为企业带来积极的业务成果。

（2）数据治理办公室

在大型企业的数据治理架构中，通常会成立数据治理办公室或指定数据管理岗位，以辅助数据治理委员会实施数据治理策略、流程和管理制度。数据治理办公室由深谙数据内涵与应用的专家组成，其核心职责包括：

• 数据管理规范：制定具体的数据管理规则和操作程序。
• 数据质量监控：执行数据质量的核查工作，确保数据的准确性和可靠性。
• 技术引进与支持：引入先进的数据治理技术，为数据管理提供技术支持。
• 问题处理：解决数据管理过程中出现的质量问题。

此外，数据治理办公室还负责协调数据的生产者、所有者和使用者，以共同完成数据标准、数据质量规则和数据安全政策的制定与执行。它对整个数据治理过程进行监督和管理，确保所有操作都遵循既定的数据标准和管理流程。在遇到数据治理办公室无法独立解决的复杂问题时，将问题上报至数据治理委员会，由委员会进行审议和决策。

依据不同项目的具体需求，数据治理办公室可能会设立以下专业岗位：

数据标准管理岗位

• 负责领导数据标准的开发、评估、维护和升级流程。
• 负责制定、更新、阐释和推动数据管理相关政策的实施。

元数据管理岗位

• 主导元数据的收集、整合、存储和维护工作。
• 负责制定和更新元数据管理的策略和流程，并推动其在组织内的执行。

主数据管理岗位

• 负责制定主数据的标准和管理规范。
• 执行数据质量的审查，并负责建立和更新主数据管理的制度和流程。

数据质量管理岗位

• 主导数据质量标准和检查规则的制定与维护。
• 负责创建和维护数据质量评估模型。
• 负责数据质量管理相关办法的制定、修订、阐释和推广。

数据架构岗位

• 负责规划目标数据架构和数据生命周期管理策略。
• 负责维护和更新数据架构的策略，并确保相关管理办法的实施。

系统协调岗位

• 负责协调数据治理工作中的系统建设、工具开发和平台升级。
• 例如，领导数据管理平台的开发，确保数据质量管理改进措施在业务系统中得到实施，以及在新系统的建设中整合数据标准。

这些岗位的设置确保了数据治理工作的多方面覆盖，从标准制定到质量控制，再到架构设计和系统实施，构成了一个互相支持、协同工作的完整体系。根据企业的规模和复杂性，某些职责可能会有所重叠或由不同的岗位共同承担。

这些岗位共同构成了一个全面的数据治理支持体系，旨在提升企业的数据管理能力，确保数据治理工作的有效性和效率。

（3）数据所有者

数据所有者是指对特定数据域拥有控制权或实际管理权的个人或组织。这些负责人的职责是保障其管理范围内的数据能够在不同系统和业务部门之间得到有效协调和管理。数据所有者的角色通常涉及以下几个关键方面：

• 标准制定参与：与数据治理委员会合作，参与制定或修订数据标准、数据质量规则、数据安全政策以及相关管理流程。

• 业务部门构成：数据所有者通常由企业内部负责特定业务领域的团队或个人担任，他们对数据的业务含义和使用方式有深刻的理解。

• 执行与优化：根据企业制定的数据治理策略、标准和规则，数据所有者负责执行数据标准，优化业务流程，提高数据的准确性和可靠性，从而提升数据的整体价值。

• 数据价值实现：通过确保数据的质量和安全，数据所有者助力企业从数据资产中获得洞察力和商业价值。

• 主体单位定位：在企业中，数据所有者的角色不仅限于数据库管理，而是扩展到数据的生产和使用，他们是数据管理和利用的主体。

数据所有者在数据治理体系中扮演着至关重要的角色，他们不仅负责数据的日常管理，还参与到数据治理的策略制定中，确保数据治理活动能够满足企业的战略目标和业务需求。通过这种参与和责任分担，数据所有者有助于推动企业数据治理工作的有效实施。

（4）数据生产者

数据生产者指的是那些直接生成或提供数据的来源，对于企业而言，这些来源可能包括员工、系统以及各种设备。例如：

• 员工活动记录：企业员工在日常工作中产生的各类数据，如出勤记录、财务账单、客户交易等，均被视为数据生产的一部分。

• 系统生成的数据：企业内部使用的信息系统，如企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等，会在处理业务过程中生成大量的交易数据和日志信息。

• 设备监测数据：企业部署的各种监测和操作设备，如传感器、机器装备等，会持续产生监测数据，这些数据通过物联网（IoT）技术被收集并整合到企业的数据平台中。

数据生产者的作用不仅限于数据的生成，还包括确保数据的准确性和时效性。这些数据随后会经过处理和分析，为企业的决策支持、业务优化和战略规划提供依据。因此，数据生产者在企业数据治理和价值创造过程中发挥着基础且关键的作用。

（5）数据使用者

数据使用者指的是那些申请、下载并利用数据的个人或组织。在企业的运营过程中，数据的生产、管理和使用可能集中在同一个部门或团队中。

多重角色

在某些情况下，一个部门或团队可能同时扮演数据的生产者、所有者和使用者的角色。这表明该部门不仅负责生成数据，还负责数据的管理和日常使用。

以销售部门为例，它们通常依赖于客户关系管理（CRM）系统来记录客户互动和交易信息。

• 在这一过程中，销售部门生成了客户数据，因此是数据的生产者。
• 同样，由于销售部门需要利用这些客户数据来分析市场趋势、制定销售策略和提升客户服务，它们也成为了数据的使用者。
• 作为数据的直接生成者和使用者，销售部门往往也是数据的所有者，负责确保数据的质量和安全，并根据企业的数据治理政策对数据进行维护和管理。

这种多重角色的合一突显了数据治理中跨部门合作的重要性，以及确保数据在整个生命周期中得到妥善处理的必要性。通过明确数据治理的责任和流程，企业可以更有效地管理和利用其数据资产，从而提升运营效率和业务成果。

此外，获取高层领导的支持对于数据治理工作的成功至关重要。高层领导的积极参与和推动，能够将数据治理项目打造成为“一把手工程”，从而确保项目得到足够的重视和资源投入。实际上，没有高层领导的坚定支持，数据治理计划的启动和实施将面临重大障碍，成功的可能性会大大降低。

因此，企业在启动数据治理计划之前，必须确保已经赢得了高层领导的理解和支持，这是确保数据治理项目能够顺利进行并最终取得成功的关键前提。

二、赢得高层领导支持

1、高层领导参与的重要性

（1）战略性数据治理

数据治理不仅是一个短期的项目，而是一项长期的、持续进行的数据服务活动，属于企业战略层面的规划而非仅仅是战术上的技术操作。它要求企业高层领导全程参与，从数据战略的制定到具体实施路径的决策，并在执行层面对数据治理团队给予充分授权和积极支持。

（2）确保目标一致性

数据治理是一项持续的、迭代的综合性工程，与常规信息化项目有本质区别。高层领导的深度参与和领导示范作用对于确保业务和IT部门在数据治理战略方向和目标上的一致性至关重要，仅仅提供支持是不够的。

（3）促进跨部门合作

数据治理项目要求全公司范围内的跨部门合作与协同，任何部门的不积极参与都可能阻碍项目的进展。高层领导的带头作用对于消除跨部门障碍、促进信息流通和确保数据治理项目的成功至关重要。

（4）资源协调

数据治理项目因其长期性、广泛性和复杂性，常需面对预算调整、资源重新分配、利益相关者协作以及数据调用等挑战，高层领导的持续关注和深入参与对于项目成功至关重要。

2、如何赢得企业高层领导的支持？

（1）将数据治理与企业战略绑定

为了实现以数据为核心的数字化转型，企业必须从根本上着手，设计并执行一个全面的数据治理框架。数据治理不应被看作是一种战术性举措，而应上升为企业战略的一部分。因此，将数据治理融入企业战略是至关重要的，这样做可以帮助确保高层领导的支持，并促进整个企业对数据治理的全身心投入。

（2）将数据的问题暴露出来

当前企业在数据领域面临的挑战主要集中在管理、业务和技术三个关键领域：

• 管理层面：

A.企业缺少一个全面的数据管控体系，该体系应跨业务、跨部门、跨系统。

 B. 缺少专门的数据管理组织和部门，以及相应的管理流程，导致在数据生命周期的各个环节中，参与者的角色和职责不明确。

C.缺乏明确的信息责任人制度，以及有效的措施和考核机制来确保数据管理的规范性。

• 业务层面：

A.业务需求定义不明确，变更频繁且缺乏必要的管理和控制。

B.  数据输入过程中存在不规范操作，这些是造成数据问题的主要因素。

C.缺少跨部门和跨团队的业务流程定义，这阻碍了资源的有效整合和系统建设的协同。

• 技术层面：

A. 缺乏对数据的整体规划和设计，数据管理缺乏明确的目标和方向。

B.  数据管理多为被动应对，只有在业务需求提出后才采取行动。

C.存在信息孤岛现象，大量未被充分利用的“黑暗数据”占用资源。

D. 数据在采集、处理、装载和存储等环节的设计和开发存在缺陷，这些都是导致数据问题的根源。

数字化转型的推动者需要勇于揭示企业当前数据管理的实际情况及其所面临的问题，以便让高层领导充分意识到企业在数据治理方面的不足，以及这些问题可能带来的风险和后果。

一种有效的方法是将企业的数据管理能力与竞争对手进行比较，并将比较分析的结果展示给高层管理者。此外，展示企业在内部数据处理过程中遇到的具体问题和挑战，可以强化问题的严重性或揭示超越竞争对手的潜在机会。这样的展示能够激发高层领导采取必要的行动，推动数据治理和数字化转型的进程。

（3）明确行动指南

要争取到高层领导对数据治理项目的政策支持和资金投入，不仅需要阐明企业在数据治理方面存在的挑战和改进措施的潜在价值，还应该向他们展示清晰的执行蓝图。这份蓝图应详细说明企业当前在数据治理方面的进展和未来的发展目标。具体实施计划需要切实可行，并与企业当前的实际情况相匹配。要全面了解企业的数据治理现状，这包括但不限于：

•  对企业内所有信息系统和职能部门的数据进行全面审查，包括数据的类型、数量、收集、管理和存储位置。
•  识别数据管理过程中的组织障碍、流程缺陷和规范性问题。
•  评估各个业务系统的使用情况、发展阶段和数据管理实践。
•  分析数据的结构，区分结构化数据和非结构化数据的比例。
•  评估数据质量，包括数据的时效性、完整性、准确性和标准化水平。
•  了解当前数据处理的主要方式，包括手动与自动化处理流程，以及线上与线下数据的管理。

通过上述问题的深入分析，可以构建起对企业数据管理现状的全面认识。同时，还需参考行业内领先企业的数据治理实践，评估本企业所处的阶段，并确定改进的方向。在此基础上，结合企业战略，制定详尽的数据治理实施路线图，明确每个阶段的治理重点、预期成效以及相应的资金预算。这样的规划将为高层领导提供决策的数据治理项目提供有力的支持和信心。

三、  总结

随着对全文的深入探讨，我们认识到，一个坚实的数据治理保障体系是企业在数字化时代保持竞争力的关键。从组织结构的建立到高层领导团队的打造，每一步都对数据治理的成功至关重要。有效的数据治理不仅能够提升数据的质量，保护数据的安全，还能够为企业带来更深刻的业务洞察，成为推动企业创新和增长的动力源泉。

然而，数据治理是一个持续的过程，随着技术的不断进步和业务需求的日益变化，企业必须持续优化其数据治理策略和实践。未来，企业需要关注新兴技术如人工智能、机器学习在数据治理中的应用，同时，也要加强对数据隐私和合规性的重视，确保在全球化背景下的可持续发展。

我们相信，通过持续的努力和创新，企业可以建立起一个更加高效、灵活且可靠的数据治理保障体系，为企业的数字化转型和长期成功提供坚实的基础。这不仅需要来自于高层领导的支持和推动，还需要全员的参与和承诺。让我们共同期待并努力实现一个更加智能、安全且富有洞察力的数据治理新时代。

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