一文帶你全面解讀數據治理詳情 - 數據庫,知識,教程,數據管理數據集成與治理博客

先問大家一個問題：公司的數據現在處於一種什麼狀態？

兩年前我幹數據工作時，團隊總是會出現：開會的時候不同部門因為“客户數量”根本對不上而爭吵；
新來的同事想查找信息，卻發現同一個產品叫法有好幾個；
公司想搞個精準營銷，卻發現客户手機號一堆是空的，結果根本就執行不了。

聽着是不是很熟？其實就是因為沒有進行數據治理。説白了，數據治理可是一項必須要做的基礎性工作。

但是要怎麼做？怎樣做好？有哪些架構？90%的人都説不出來，那麼今天我就從這三個方面來講講數據治理，看完你就有了一個深入的瞭解了。

一、為什麼要進行數據治理？

要知道，數據治理是為了解決這些實際業務痛點、支撐企業健康發展。它有以下作用：

1.支撐決策

如果決策者依據一份錯誤或不一致的數據報告做決策，很容易把公司帶進坑裏。數據治理的首要目標，就是保障數據的準確性和一致性。讓團隊提到“用户活躍度”，指的都是同一個概念，算的都是同一套邏輯。這樣，決策才能建立在堅實的事實基礎上。

2.提升效率

以前IT同事大量的時間花在哪兒？不是搞創新，而是找數據、洗數據。

數據治理會建立起一套清晰的規則和目錄，告訴你數據在哪、叫什麼、是什麼意思、質量如何。這能極大地解放生產力，讓員工能把精力花在更有價值的分析和工作上。

但是要怎麼做最省時省力？這裏我建議用專門的數據集成工具，比如FineDataLink就能設置清洗規則，在“數據管理”點擊“清洗規則”就可以一鍵實現全局清洗，非常方便簡單。

3.控制風險

隨着《數據安全法》、《個人信息保護法》等法規的出台，不合規的數據處理方式會讓企業面臨鉅額罰款和聲譽損失。這裏我們可以在FineDataLink對不同部門不同人員進行權限設置，一旦安全出了問題就能快速定位相關人員。
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要知道，客户信息、財務數據和核心技術資料等，這些都是企業的命脈，要避免核心數據被隨意查看、拷貝、泄露。

4.釋放價值

數據治理能將分散、雜亂的數據轉變為結構清晰、質量可靠、可供業務直接使用的有效資產。我一直強調，數據治理的根本驅動力來自業務需求，而非技術理想。它的最終目的，是讓業務運行得更順暢、決策更智能、發展更穩健。瞭解了數據治理的必要性，那麼這項工作應該如何啓動和推進？用過來人的經驗告訴你，成功的數據治理必須遵循清晰的路徑，急於求成往往會適得其反。

二、怎麼進行數據治理工作？

數據治理絕對不是一個單純的IT項目，它是一場涉及組織、流程、技術的企業級變革。想成功，必須講究科學的方法。

1.獲得高層支持

這是所有工作的起點，你必須爭取到公司高層的真正理解和支持。

要讓他們明白，數據治理是一項長期投資，短期內可能看不到成果，但它關乎企業未來的核心競爭力；最好能成立一個由高層監督的數據治理委員會，明確這項工作的戰略地位。

2.摸清家底，建立規則體系

盤點資產：先搞清楚手裏的數據。把公司各個系統如ERP、CRM、OA等的核心數據資產梳理一遍，形成一份數據資產清單。

建立標準：這是核心。我們需要統一語言。比如，全公司統一叫“客户ID”，而不是叫“客户編號”，也不叫“客户代碼”。定義好每個數據字段的含義、格式、來源和責任部門。
明確權責：每個重要的數據，都必須有一個負責人。比如產品數據的負責人應是產品管理部門。這個負責人要對這個數據的定義、質量和安全負責，避免部門之間相互甩鍋。

3.聚焦核心場景

千萬不要一上來就搞全面治理，不僅費時，問題還是快速沒解決，所以最好是從業務價值最高、痛點最明顯的場景入手。

舉個例子：

對於“客户主數據”，它關係到所有業務部門，同時它出現的問題很多。那麼我們把它的標準定好，把重複、錯誤的客户信息清理乾淨，建立一個唯一、準確的“客户中心”。你看，這樣一來查找和核對數據是不是就很清楚了？

4.善於利用工具

當規則制定好後，需要藉助技術工具來固化和管理。

數據建模工具：幫助我們用統一的標準去設計數據庫。
數據血緣工具：當某個數據源出問題時，能快速定位影響哪些報表和業務。
數據質量平台：可以定期自動地對數據進行檢測，比如檢查關鍵字段有沒有空值、數據是否符合業務規則，並生成質量報告。
數據安全平台：在公司的各種數據系統中，嚴格落地權限管理，確保數據不被越權訪問。

5.員工培訓管理

數據治理不是一次性的項目，而是一項需要長期堅持的管理活動，它需要通過持續的溝通、培訓和宣貫，讓全員都認識到數據的價值，並理解自身在數據管理中的責任。

當我們明確了行動步驟後，一個支撐所有這些工作的框架性概念就十分重要了。這個框架就是數據治理架構，它確保了各項工作能夠協調、有序地開展。

三、數據治理架構怎麼開展？

這個架構通常包含三個核心部分：組織架構、制度架構和技術架構。這三者缺一不可。

1. 組織架構：誰來幹

數據治理不能只靠IT部門單打獨鬥，必須建立一個層次分明的組織體系。

決策層：由企業高管和業務負責人組成，負責審批戰略、裁決爭議、提供資源。
管理層：這是一個專職的團隊，負責制定具體的管理辦法、協調資源、推動項目執行、監督和考核。
執行層：由業務部門指派人員，負責本領域內數據標準的定義、質量監控等具體工作。

沒有清晰的組織架構，所有規則都會難以落地。

2. 制度架構：怎麼管

這是數據治理的“法律體系”，把所有規則和流程書面化、制度化。

管理辦法：比如《數據標準管理辦法》、《數據安全管理辦法》，明確各項管理活動的具體要求和流程。
流程和細則：這是操作手冊，比如“數據標準申請流程”、“數據質量問題處理流程”。

3. 技術架構：用什麼幹

技術是讓制度高效落地的賦能者。一個典型的數據治理技術架構，會包含以下幾層：
數據源層：公司裏所有的業務系統數據庫、文件、日誌等。
數據集成與存儲層：通過ETL等工具，把數據從各個源頭抽取出來，集中到數據倉庫或數據湖裏。
數據治理核心層：
- 元數據管理：包括它在哪、誰創建的、是什麼意思、和誰有關係。
- 數據標準管理：存儲和管理我們制定的所有數據標準。
- 數據質量管理：配置質量規則，自動檢測並報告問題。
- 數據安全管理：管理數據的分類分級、加密、脱敏和訪問權限。
數據服務與應用層：把治理好的、乾淨的數據，通過API、報表、分析平台等方式，提供給業務人員和使用。