数据治理为何重要？详解数据治理的定义、痛点与标准体系！
自十八大以来，党中央就高度重视发展数字经济，并将其上升为国家战略。二十大报告中明确指出：“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。”
在这一背景下，数字技术成为推动企业数字化转型的核心动力，赋能企业完成数字化转型，提升企业竞争力，开辟第二条增长曲线。而企业数字化转型过程中需要数据先行，以数据治理为关键，通过对数据进行规范、标准和流程化的治理，企业能够提炼数据资产，激发数据元素的潜能，实现数据的资产化、价值化和智能化。这一过程有助于企业更好地完成数字化转型，实现更高层次的业务效益。
为什么会强调数据治理的重要性，到底什么是数据治理，数据治理又解决了什么问题呢？本文就将为您就这些问题一一解答，并未您和您的企业提供数据治理的思路与解决方案。
一、数据治理为何重要？
对于企业而言，并非所有数据都值得进行管理、维护或分析。在数据生成、汇总、存储、分析和共享的各个阶段，由于不当的数据管理和缺乏有效的数据治理手段，可能产生低质量的数据。这种低质量的数据不仅毫无价值，而且可能导致错误的决策。
因此，在企业当中数据和资产是不等价的，中国信息通信研究院联合多家企业于2021年12月发布了《数据资产管理实践白皮书5.0》，其中将数据资产定义为：“由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。”
上述定义从数据主体、数据资源和数据价值三个方面对数据资产进行了描述。数据主体指出数据具有主体，可能来自政府机构、企事业单位等组织。数据资源说明了数据的存在形态，以电子或其他方式记录的结构化或非结构化数据。数据价值则反映了在组织中，数据可直接或间接带来经济效益和社会效益，是一种具有价值的资源。
根据对数据资产的界定，我们认识到数据资产反映了数据的价值和应用。简而言之，不是所有的数据都能被看作资产，只有那些对企业具有价值的数据才被归类为数据资产。因此，企业应通过对数据资产的清点和价值分析，找出真正有价值的数据。
因此，这里就存在一个关键性的问题：如何将企业数据变为资产，从而进一步实现价值变现？而数据治理是解决这个核心问题的钥匙。
二、到底什么是数据治理？
到底什么是数据治理？数据治理的内容又包括哪些？这些都是企业在准备开始进行数据治理之前需要考虑清楚的问题。
在《DAMA数据管理知识体系指南》一书中，国际数据管理协会对数据治理进行了定义，将其描述为在数据资产管理过程中行使权力和管控的过程。
根据数据治理的对象不同，可以将其分为面向业务系统的数据治理和面向分析系统的数据治理。主数据管理是典型的面向业务系统的数据治理，其核心目标是解决企业核心数据在跨业务、跨系统和跨流程方面的一致性、正确性和权威性等问题。而面向分析系统的数据治理主要解决数据分析过程中涉及的指标数据计算口径的一致性、数据质量、标准规范、成本优化以及安全管控等问题。这些方面都需要在进行数据治理之前得到明确考虑。
由于数据本身是从业务系统中获取的，因此面向业务的数据治理是面向分析的数据治理的前提。如果业务系统的数据治理没有得到有效的实施，那么从根本上解决面向分析的数据治理就变得十分困难。在确保业务系统的数据质量、一致性和权威性的基础上，才能够有效推进数据治理的后续步骤，以确保整个数据生命周期的质量和有效性。
三、数据治理面临的挑战
传统的数据治理包括三个主要组成部分，即数据标准、元数据管理和数据质量。
一般而言，数据治理的流程始于制定数据标准，简称为定标。随后，通过元数据管理的采集、注册、扫描以及发布等步骤，完成数据标准和数据模型之间的关联，这个过程被称为落标。最终，通过与数据标准关联的数据质量稽核规则，对数据模型进行审查，识别质量问题并生成相应的质量报告，从而促使相关业务部门进行改进，提升数据质量。
然而，在实践中，数据治理面临许多挑战：
1. 数据烟囱
早期的数据仓库建设更多地由各业务部门独立维护，而没有在组织层面进行系统规划。在各个业务部门内部，都存在专门从事数据开发和分析的人员，负责满足本团队的数据分析需求。这种组织结构导致形成了许多零散、分散的小型数据仓库，这就产生了数据烟囱。
烟囱式的数据开发容易导致指标口径不一致、数据重复开发等问题。此外，烟囱式的开发还可能造成资源的浪费，因为系统中存在大量长时间未访问且存在重复的数据。这种分散的数据仓库架构不利于数据的集中管理和共享，给企业的数据治理和利用带来了极大的挑战。
2. 数据质量管理
数据质量问题涉及数据的准确性、完整性、一致性等方面。不同数据源、数据采集方法和处理流程可能导致数据质量的不一致性，增加了数据治理的难度。
为了解决管理难题，需要建立有效的数据质量框架，包括数据质量监控、清洗和校准的流程。采用数据质量度量指标，建立数据质量规则，并在数据流程中实施数据质量管理工具，以确保数据质量的标准化和监控。
3. 多系统平台数据集成
组织通常使用多个不同的系统和平台，这些系统之间的数据集成可能面临格式不一致、数据定义不同或数据更新频率不同等问题，造成数据一致性和集成的难题。
采用一致的数据标准、建立数据集成规范和流程，以及使用中间件和数据集成ETL工具，可以帮助解决多系统平台数据集成的挑战。此外，制定数据集成策略和采用开放标准也是关键。
4. 数据治理策略的制定和执行
制定和执行数据治理策略需要全面理解组织的业务需求、数据资产、风险和法规等多个方面。执行过程中可能面临领导层支持不足、员工培训不到位以及策略执行监督不力等问题。
建立明确的数据治理策略，涵盖战略规划、组织文化、技术架构等方面。通过培训和沟通，确保组织内部各层次理解并支持数据治理策略。建立有效的监控和评估机制，以持续改进和优化数据治理策略的执行。
四、数据治理标准体系
中国通信标准化协会发布的《数据治理标准化白皮书》中写到：数据治理标准体系包括基础共性、数据基础设施、数据资产管理、数据流通、数据安全5个方面。
- 基础共性标准旨在统一数据治理相关概念，为标准体系的其他构建提供支持和参考。这包括术语、参考架构、通用要求以及评测评估等方面的规范。
- 数据基础设施标准则主要用于规范涉及数据治理的平台、工具、软件系统等，以提供技术支撑，涵盖数据库、大数据平台、数据资产管理、数据分析挖掘、数据流通和数据安全等领域。
- 数据资产管理标准的焦点主要集中在组织核心数据资源的管理、共享、应用和价值评估方面。具体包括基础数据、主数据、元数据、数据质量、数据架构、数据开发、数据应用、数据共享以及数据价值评估等。
- 数据安全标准用于规范数据资产在管理、应用、共享和开放等方面的合法性和合规性，以确保数据在整个生命周期中得到有效的保护。
五、结语
总体而言，数据治理为企业打造了一个清晰、高效、安全的数据管理框架，为业务创新和战略决策提供了强有力的支持。
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