不清楚数据治理路线图怎么制定？跟随这个思路即可！

我们已迈入一个数据驱动的时代，企业的数据不仅数量庞大，而且种类繁多，它们来源于不同的业务流程、客户互动和运营系统。数据已成为企业决策的核心，是推动创新和竞争优势的关键资源。然而，随着数据量的爆炸性增长，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。

在这样的背景下，数据治理成为了企业数据管理的基石。它不仅涉及到数据的质量和安全，还包括数据的可用性、合规性和价值实现。一个精心设计的数据治理路线图为企业提供了一个清晰的框架，指导企业如何规划和实施数据治理策略，确保数据能够支持企业的长期目标和战略。

本文将深入探讨什么是数据治理路线图、制定数据治理路线图需要的准备工作以及如何制定数据治理路线图。希望通过阅读本文，您能够获得关于如何构建和优化数据治理路线图的知识，为您的企业数据治理之旅提供指导和启发。

一、什么是数据治理路线图

数据治理路线图是企业数据管理战略的关键蓝图，它综合体现了数据治理的核心要素、发展目标、阶段性建设重点以及具体的实施步骤。这张路线图为企业的数据治理工作提供了清晰的方向指引和行动路径。通过在时间轴上设定关键里程碑，并以量化指标明确每个阶段的目标与建设任务，数据治理路线图为数据治理的具体执行和操作提供了详尽的参考框架和实施依据。

1.  数据治理路线图包含哪些要素

数据治理路线图一般由五个关键要素构成，它们共同勾勒出企业数据治理的全貌：

• 目标任务设定：通过对企业当前数据管理状况及支持条件的深入分析，明确数据治理的具体目标与主要任务。

• 需求分析：识别企业数据治理现状与既定目标之间的差异，诊断出关键的薄弱环节，并据此提出详细的数据治理需求和量化目标。

• 技术路径选择：考虑技术发展趋势和预算约束，选择适宜的技术方案和体系结构，确保技术选择与建设方向的正确性。

• 建设步骤规划：遵循“总体规划，分步实施”的方针，采用工程化的方法论，明确数据治理的实施顺序、关键建设点和时间里程碑。

• 实施保障措施：识别并把握对数据治理有影响的各种要素，营造有利于数据治理路线图实现的必要条件和支持环境。

数据治理路线图的核心在于为企业提供一个明确的业务目标视图，以及实现这些目标所需采取的步骤、方法、资源配置、技术选型和制度建设等。这有助于企业将数据治理从临时应对的模式转变为一个全面、连贯的系统化规划，确保数据治理工作的全面性和持续性。

二、制定数据治理路线图前的准备工作

1、设定具体目标，确立可量化的评估标准

（1）战略层面推进，操作层面启动

数据治理的目标不仅关联到数据标准化和业务流程规范，还涉及到企业的战略规划、管理决策框架等更广泛的领域。因此，数据治理是一个多维度的挑战，它融合了战略层面的考量、管理层面的需求以及技术层面的问题，要求企业采取综合性的方法来确保数据资产的有效管理和利用。

虽然数据治理工作与企业的战略规划紧密相连，且其总体目标宏伟，但在具体实施数据治理计划时，建议采取分步骤的方法，从单一业务领域或特定数据问题着手，然后逐步扩展至其他领域。

如果试图一次性全面铺开数据治理工作，将会需要动用企业大量的资源，这不仅难以实现，还可能对企业其他业务的正常运作造成干扰。因此，一种更为务实和高效的做法是采取迭代和增量的方式，根据业务需求和资源情况，分阶段推进数据治理工作，以实现持续改进和长期效益。

（2）数据治理目标量化

为实现企业数据治理目标的具体化和任务的量化，可以依据数据治理框架，全面考虑以下关键领域数据治理框架，从组织人员、数据架构、数据标准、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据应用管理及保障体系建设等方面。

在构建企业数据治理体系时，以下几个关键领域的考量和实施是至关重要的：

• 组织与人员配置：

   – 评估企业当前是否已设立负责数据治理的组织结构。

   – 决定是建立一个虚拟团队还是一个实体部门来负责数据治理。

   – 确定必须设立的关键岗位，并定义这些岗位的职责。

   – 识别并获取关键人员的支持，确保他们能在数据治理中发挥积极作用。

• 数据架构规划：

   – 确定实现业务目标所需的数据模型，以及这些模型的结构和关系。

   – 评估数据模型的业务一致性，以及它们的稳定性、普适性和可扩展性。

• 数据标准制定：

   – 审核企业现有的数据标准是否全面，并检查这些标准的执行情况。

   – 识别缺失的数据标准，并考虑建立相应的元数据、数据集成共享、数据传输协议和数据质量标准。

• 主数据管理：

   – 确定哪些主数据（如客户、供应商、产品、渠道等）应纳入治理范围。

   – 评估这些主数据的当前数据质量，并制定措施以确保其完整性、唯一性、正确性和一致性。

• 数据质量管理：

   – 分析数据质量问题是否会影响业务目标的实现。

   – 识别需要提升质量的数据领域，并建立相关的数据质量评估指标。

   – 评估是否有必要引入数据质量管理和监控工具。

• 数据安全管理：

   – 评估企业数据是否面临安全和隐私保护的风险。

   – 检查企业是否已经采取了相应的安全措施，如数据加密、脱敏处理、访问控制等。

• 数据应用优化：

   – 探索如何更有效地利用数据以支持业务决策。

   – 优化业务流程，以提高业务效率。

   – 基于数据的深入分析提供洞察力，为业务和管理人员提供更优质的数据服务。

• 保障体系建设：

   – 除了关注组织结构和数据治理的核心领域，还需建立流程和制度保障。

   – 评估企业现有的流程和制度，识别不足之处。

   – 确定是否已建立数据管理制度，是否明确了数据责任主体。

   – 检查是否有明确的数据治理考核目标和指标，以及数据治理是否与组织或个人绩效挂钩。

通过这些综合措施，企业能够确保数据治理工作的有效性，从而提升数据的价值，支持企业的长期发展。

2.  选择合适的技术路径

数据治理覆盖了一系列技术范畴，包括但不限于元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理以及数据集成与共享等。每个技术领域都有其独特的问题解决焦点和方法，且每个领域都能够独立运作。

在确定了数据治理的关键技术领域后，企业需要结合技术发展趋势和自身的财务预算，选择一条可行的技术实施路径。企业在数据治理技术路径上的常见选择包括自主研发解决方案、采购现成的数据治理平台，或者采用平台即服务（PaaS）模式的服务。

（1）自主研发

自主研发有什么好处？

自主开发的数据治理平台因其高度的灵活性而受到青睐，它能够根据企业内部的具体数据流和需求进行定制化设置和管理，适应多变的数据治理场景。

然而，自主开发也意味着企业需要投入显著的信息化建设能力，这包括在平台的规划、设计、开发、测试、集成以及系统联调等多个环节拥有充足的资源和技术保障。随着企业数据治理流程的复杂性增加，平台开发的难度和所需周期也会相应增长，这要求企业进行相应的资金和时间投入。

对于大型组织而言，自主开发尤为适宜，原因包括：

•  大型组织通常拥有充足的资金和资源，这为自主研发提供了坚实的基础。
•  这些组织结构复杂，数据量大，数据标准化程度不一，且存在多样化的个性化需求，自主开发能够提供必要的灵活性以满足不同部门的特定需求。

尽管自主开发在适应性、可控性、定制化和适用性方面具有明显优势，但它也面临着管理细节上的挑战，并且需要依赖专业的技术团队。企业在选择自主研发之前，应评估自身是否有能力创造出具有企业特色的数据治理平台。如果缺乏这样的能力，考虑采用市场上成熟的技术平台可能是一个更合理的选择。

（2）采购平台

为什么需要去采购平台？

• 选择一个技术成熟且功能完备的数据治理平台，可以显著缩短企业的开发周期并加快产品的上线速度。
• 这些平台由于其专业化和经过深入验证的特性，通常提供更优的软件安全性和更全面的功能集，从而降低了上线的风险。
• 采用现成的数据治理平台，可以最大程度地减少企业对内部IT专业资源的依赖，使得IT团队能够将精力集中在实现数据与业务的深度整合以及业务功能的创新上。

然而，尽管成熟的数据治理平台在通用性方面表现出色，它们可能并不总是能够充分满足企业的特定个性化需求。这有时会导致企业不得不调整业务流程来适应平台，而非平台适应业务需求。此外，当前市场上提供数据治理解决方案的供应商众多，质量参差不齐，这为企业在选择合适平台时带来了挑战。一旦选择了不合适或不可靠的平台，企业的数据治理项目可能会面临失败的风险。

因此，企业在选择数据治理平台时，需要进行细致的市场调研，评估不同供应商的信誉、平台的功能性、灵活性以及对企业特定需求的适应性，并考虑长期的维护和升级服务，以确保选择的平台能够真正助力企业的数字化转型和长期发展。

（3）PaaS服务

利用云服务提供商所提供的平台即服务（PaaS）进行云端数据治理，代表了一种新兴的技术实施途径。目前很多云服务提供商提供了云上数据治理的产品和解决方案，如AWS等。

亚马逊网络服务（AWS）以简单存储服务（S3）为基础，构建了一套数据治理解决方案。该方案包括Elastic MapReduce（EMR）和Athena，后者是一个专为S3中存储的数据设计的查询引擎。AWS CloudFormation工具使得企业能够通过简单的文本文件来建模和配置应用程序所需的资源，以定制云环境。此外，Amazon CloudWatch负责监控资源并收集它们的性能指标，而AWS Systems Manager则提供资源监控和自动化执行常规操作任务的能力。

通过采用平台即服务（PaaS）模式并使用第三方云平台，企业可以以较低的服务费用获得全面的数据治理服务。这种方法的优势在于初始投资少、运营成本低，且企业无需涉足平台的开发、升级和维护等复杂问题。然而，它也带来了一些风险和挑战：

•  数据安全性：由于数据存储在第三方云服务提供商的服务器上，这可能引起对数据安全性的担忧。
• 个性化需求满足度：云服务可能无法完全满足企业特定的个性化需求。
•  长期成本考量：云服务通常按年度收费，虽然初始费用可能较低，但数据治理是一个持续的过程，企业需要为未来的服务持续支付费用。

企业在选择是否采用云服务进行数据治理时，需要综合考虑成本效益、安全要求、服务定制化能力以及长期财务承诺等因素。

三、如何制定数据治理路线图

数据治理是一个逐步演进的过程，它要求我们将治理目标细化分解，并为各项治理任务排定顺序。在此基础上，必须明确每项任务的优先级，并基于企业当前的状况和需求，制定一个切实可行的数据治理路线图。

1、确定优先级别

在企业数据治理的实践中，应当根据问题的紧迫性、对业务的影响范围以及执行的难易程度等不同因素进行综合考量。通过这种多维度的分析，可以确定出一套既符合企业当前发展阶段，又能满足企业业务需求的数据治理实施优先级顺序。这种方法有助于企业有序地推进数据治理工作，确保关键问题得到优先解决。

2、绘制路线图

在确立了数据治理的优先级之后，紧接着的任务便是绘制出一份详尽的数据治理路线图。这份路线图应当以企业的数据战略为核心指导，明确企业的愿景与使命，并遵循“急用先行”的原则，采取分步骤实施的策略，进行全面的设计与规划。

一个完整的数据治理实施路线图应包含以下关键要素：规划分为几个实施阶段，每个阶段的具体目标、工作内容、时间节点以及所需的环境条件等。需要明确的是，企业的数据治理是一个逐步发展和完善的过程，它要求我们持续地进行迭代和优化。因此，实施路线图的设计不仅要确保其可执行性，还要具有可度量性，这样才能有效地获得所有利益相关者的支持和认可。

按照三个阶段分别阐述数据治理的实施路线图：

第一阶段：数据治理体系构建

（1）在初始阶段，重点在于确立数据治理的组织架构和职责分工。

（2）建立一套全面的数据治理标准，包括统一的主数据、参考数据、数据指标体系以及业务术语表等核心数据元素。

（3）制定数据治理的管理制度，界定数据生产者、所有者和使用者的职责与权限，并设立数据质量的考核标准和方法。

（4）开发数据治理技术平台，以支持数据标准的集中管理。此阶段也是试点阶段，以集团总部为起点，建立整个集团数据治理体系的框架。

第二阶段：数据治理运行与完善

第二阶段的目标是将数据治理的标准和实践推广至集团总部及所有下属单位。

（1）在组织上，集团总部的相关部门将成为数据治理的牵头部门，由集团高层领导推动治理工作的实施。

（2）在治理能力上，对数据治理的标准、制度和流程进行细节化处理，以适应集团不同层级企业和单位的需求。此外，实施常态化的数据治理评估和报告机制，定期开展主数据治理的专项工作。

（3）技术层面上，增强元数据管理、数据质量和数据标准等功能，以更好地满足集团的数据治理需求。

第三阶段：数据治理的持续优化

在第三阶段，目标是构建一个联动的集团总部与下属分公司/子公司两级数据治理体系。

（1）在组织结构上，各分公司/子公司将指定数据治理专员，负责本地的数据治理任务。

（2）在治理能力方面，建立一套适用于两级联动的数据治理规范和多级共享的数据管理政策。同时，创建两级联动的数据治理评价和考核机制，以实现全集团范围内的数据治理绩效考核。

（3）在技术平台方面，实现集团与下属单位间数据的互联互通，打通数据通道，为集团的数字化运营、数据分析和挖掘提供坚实的数据基础。

四、总结

通过本文的探讨，我们深入了解了数据治理路线图的概念、重要性以及制定过程中的关键步骤。数据治理路线图不仅为企业提供了一个明确的行动指南，确保数据管理和企业战略目标的一致性，而且还是推动企业在数据驱动时代中稳健前行的蓝图。

随着技术的不断进步和业务环境的快速变化，数据治理面临着新的挑战和机遇。新兴技术正在改变数据的生成、处理和分析方式，这要求企业不断更新和优化其数据治理策略和工具。

总之，数据治理是一项长期而复杂的任务，但它对于希望在数据驱动时代中蓬勃发展的企业来说至关重要。希望本文能为您的数据治理之旅提供有价值的见解和指导，帮助您构建一个坚实、高效且适应未来挑战的数据治理体系。

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