数据治理的6个纬度、10大原则

数据治理理念与内涵

国际数据管理协会(DAMA)给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

国际数据治理研究所(DGI)给出的定义:数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息，在什么时间(When) 和情况(Where)下，用什么方法(How)，采取什么行动(What) 。  DAMA 和 DGI 的定义都比较精炼，我们白话一点的说，数据治理是一个管理体系,是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。

数据治理的最终目标是提升数据的价值，涉及到数据的整个生命周期管理、数据标准规范、数据质量管理、数据安全性和合规性管理等多个方面。

数据治理的事项

理清数据资源：首先要明确企业内部的各类数据资源，包括结构化数据和非结构化数据等，以及这些数据的来源、质量和使用情况。这个步骤可以通过对业务部门的需求调研、对现有系统的了解和分析、以及对数据质量进行评估来完成。

制定治理规范：针对确认过的数据资源，需要制定相应的治理规范，包括数据清洗和整合的规则、数据格式和类型的定义、数据存储和备份的方式等。需要考虑数据的完整性、准确性、一致性、可读性和可维护性等方面的要求，同时还需要考虑数据的安全性和可靠性等方面的要求。

数据清洗整合：根据治理规范，对原始数据进行清洗和整合，包括去除重复和错误的数据、补充缺失的数据、将不同来源的数据进行合并和关联等。数据清洗和整合可以提高数据的质量和可用性，同时还可以减少数据的冗余和重复。

数据资源存储：将清洗和整合后的数据按照规定的格式和流程录入到数据库或数据仓库中，同时进行数据的质量检查和完整性验证。并需要考虑数据的准确性、完整性和一致性等方面的要求，同时还需要考虑数据的可扩展性和可维护性等方面的要求。

数据维护监控：在数据存储后，需要进行数据的维护和监控，包括定期的数据备份和恢复、数据质量的监控和管理等，以确保数据的安全性和可靠性。同时还需要对数据进行分类、分主题地进行整合，形成主题化的数据表，方便后续的数据分析和应用。

数据治理十大原则

数据治理六个纬度

【维度一：战略规划：启航的罗盘】战略一致性、业务对齐

在数据海洋中航行，没有罗盘指引，再强大的船只也难以前行。数据战略与规划，就是企业数据治理的罗盘。这一维度评估企业是否具备前瞻性的数据战略，及该战略是否与业务目标紧密对齐。有效的数据战略应包括数据资产的识别、治理目标的明确、以及战略实施的跟踪与评估。领导层的重视和参与，是确保数据战略得以有效执行的关键。

【维度二：数据质量：精准航行的保证】准确性、完整性、一致性

 数据质量是数据价值的命脉。一艘漏水的船无法远航，同样，低质量的数据也无法支撑高质量的决策。这一维度关注于企业如何确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过建立数据质量标准、实施质量监控、实施数据清理和校验流程，以及建立问题响应机制，企业可以有效提升数据质量，为决策提供坚实的基础

【维度三：数据安全：护航的安全网】保护、合规、信任

在数据的海洋中，安全与隐私是不可忽视的风浪。数据安全与隐私维度着重评估企业在数据保护方面的措施，包括数据加密、访问控制、合规性审计，以及对个人数据保护法律（如GDPR）的遵守情况。强化安全措施，不仅是合规的需要，更是赢得用户信任的基石。

【维度四：数据架构：灵活的船体构造】定义与管理数据的流动与结构

数据架构是数据治理的骨架，决定了数据如何被组织、存储和访问。这一维度评估企业是否拥有清晰的数据架构设计，能否支持数据的有效集成与共享。通过合理的数据模型、元数据管理以及数据集成工具，企业可以确保数据在不同系统间流畅流动，支撑业务的灵活扩展

【维度五：数据生命周期管理：航行的全周期维护】从生到死的管理

在数据也有生命周期，从产生、存储、使用到最终的归档或销毁，每个阶段都需要精心管理。这一维度考察企业是否建立了全面的数据生命周期管理策略，包括数据保留政策、存储优化、过期数据的处理等，以优化资源使用，降低存储成本，同时确保合规性

【维度六：数据价值：发现宝藏的航程】洞察、创新、决策

数据治理的最终目的，在于发掘数据的价值，将其转化为业务洞察和决策支持。这一维度聚焦于如何通过数据分析、数据科学项目和人工智能应用，将数据转化为企业增长的动力。评估内容包括数据分析能力、数据驱动决策的实施情况，以及数据创新项目的成功率。

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