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?数据治理：提及来容易，做起来难？这个要领论值得收藏
“数据治理”这个10多年前就已经泛起的名称，在最近这几年时间一下子火了起来。不知何时，江湖中撒播出了：“数字转型、治理先行”的说法。
于是乎，我们看到：不但是古板提供数据客栈、BI、主数据管理、元数据管理、数据集成等数据服务的软件供应商在说数据治理，“BATJ”等互联网公司，大型国企、央企也都在谈数据治理，许多企业都将数据治理作为数字化战略的一项须要行动，列入了企业的战略行动妄想。
在众多谈论数据治理的企业或小我私家中，笔者发明各人对数据治理有着一个普遍的共识，那就是：“数据治理提及来容易，做起来难”！
为什么要做数据治理，真的想透了吗？
在做数据治理咨询的历程中，经�；嵊龅揭韵露曰俺【埃�
问：你们为什么要做数据治理？
答：我们要建设数据标准，提升数据质量，实现数据资产统一管理。
问：为什么要建设数据标准、提升数据质量，不做会怎样？
答：数据质量问题较量多，无法提供准确的数据报表，影响营业效率，无法支持企业的数字化转型。
问：都影响到了哪些数据报表、哪些营业？
答：XX报表禁绝确、统计口径纷歧致、系统之间数据孤岛，数据集成难题……吧啦吧啦……
问：为什么会造成数据报表禁绝确，口径纷歧致，系统集成难？
答：由于数据标准一致，数据源的数据质量差。
到此为止，接纳咨询常用的5Why剖析法，似乎已经get出了数据治理的现状和目的。我们将其总结下：通过数据治理实现企业数据的标准化、提高数据质量、提升营业处置惩罚的效率，为数据剖析提供准确的数据支持，赋能营业，助力企业实现数字化转型。
可是，我们仔细剖析这样的调研效果是浮于外貌的，围绕数据的问题在原地打转，没有将为什么要做数据治理真正想透。
数据要爆发价值，需要一个合理的“营业目的”，数据治理的所有活动应该围绕真实的营业目的而开展，建设数据标准、提升数据质量只是手段，而不是目的。因此
数据治理的第一步不是剖析数据问题，而是剖析营业问题，找到企业的焦点营业诉求，界说数据治理的目的和规模。
数据治理不是什么高峻上的工具，基本是脏活、累活！
数据治理很火，在DAMA 数据管理知识系统指南中，数据治理位于数据管理“车轮图”的正中央，是数据架构、数据建模、数据存储、数据清静、数据质量、元数据管理、主数据管理等10大数据管理领域的总纲，为各项数据管理活动提供总体指导战略。
DAMA-DMBOK2.0 数据管理车轮图
谈到数据治理，我们经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、手艺工具的一个综合体。没有数据治理实践履历的，一定会以为：哇，数据治理好“高峻上”呀！又是战略、又是标准、又是文化的，听起来很高深吗！
然而，只有你真正做过数据治理人才知道：数据治理不但都是苦活、累活，照旧个受累不讨好，经常背锅，向导看不见价值的活。
都说数据是资产，数据治理很主要。只管各人都说数据治理很主要，向导也很重视，但在许多企业真正实验的历程中，却总会遇到高层向导支持力度缺乏，营业部分职员配合不到位，数据治理的总是要给营业让路等等问题。
究其缘故原由：向导说重视数据，是真重视，照旧嘴上说说？有没有将其纳入企业的战略行动妄想？
数据治理要定战略、定制度、建组织，这是顶层战略，这每一项都牵一发而动全身，都需要高层向导的鼎力大举支持和推动，营业部分和手艺部分的细密协同。
数据治理要立标准、理流程、清数据，需要对每个数据域、数据实体、数据条目、数据项举行梳理和标准化，甚至有时间需要人工逐条、逐字段的界说数据标准、核实数据质量。数据治理职员不但要有优异的数据头脑，还要有足够的仔细、耐心和体力才华实现企业数据质量的一直提升，打磨出适合企业的数据标准。
数据治理历程中，有时间是不被明确的。数据治理是个地基性工程，人们看到的永远是数据应用的“高楼大厦”，数据治理团队天天忙忙碌碌的，向导也不知道“这伙人”究竟都在干啥？可是，只要数据泛起问题，第一个被问责的就是数据治理团队。
数据治理不是一个“项目”，想要立竿见影的效果？难！
项目是一系列奇异的、重大的并相互关联的活动，这些活动有着一个明确的目的或目的，必需在特定的时间、预算、资源限制内，依据规范完成。
那么，数据治理是项目吗？
是，虽然是。
岂论是周全的资产管理，照旧针对特定领域的数据治理，都需要组建项目团队、界说项目目的和规模、制订项目妄想、推进项目实验、最后是项目总结和了案。
数据治理有明确的目的，有特定规模、质量、本钱、时间、资源要求，从界说上讲数据治理虽然是项目。
可是，通过一个数据治理项目的实验，纵然这个项目预算很大，周期很长，是否就能解决企业数据管理和使用中的种种问题？是否就能作育出企业的数据文化，转变人们的数字化头脑？是否就能实现企业管理和营业模式的立异？
一定不可能！
数据治理的最终目的是赋能营业，提升数据价值。这是一个一连漫长的运营历程，需要逐步完善、分步迭代，指望一步到位完成数据治理是不现实的。
项目型的数据治理，是不周全的，无延续性，能够解决一时的数据问题，但很难获得一连的数据价值。
因此说，数据治理不是一个“项目”，而是一个一连运营的历程。我们也可以将这个历程，看作是由一个个数据治理“微项目”组成，一连的、螺旋上升的模子。一个项目的了案，不是企业数据治理的终点，而是企业数据治理真正的起点！
数据治理之道是什么，要怎么做？
前段时间，在网上看到一篇关于数据治理要害要素的总结文章，以为写得很好，引用过来，供各人参考：
数据治理需要系统建设：为施展数据价值需要知足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、系统化的运营手段。
凭证企业的规模、所属行业、数据量等情形选择合适的平台架构；治理服务需要贯串数据全生命周期，包管数据在收罗、加工、共享、存储、应用整个历程中的完整性、准确性、一致性和实效性；运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。
1、数据治理需要夯实基�。�
数据治理需要循序渐进，但在建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据清静。
规范化的模子管理是包管数据可以被治理的条件条件，高质量的数据是数据可用的条件条件，数据的清静管控是数据可以共享交流的条件条件。
2、数据治理需要IT赋能：
数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理历程中所爆发的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产历程中通过“以终为始”前向的方法举行数据治理，阻止事后审核带来种种被动和运维本钱的增添。
3、数据治理需要聚焦数据：
数据治理的实质是管理数据，因此需要增强元数据管理和主数据管理，从源头治理数据，补齐数据的相关属性和信息，好比：元数据、质量、清静、营业逻辑、血缘等，通过元数据驱动的方法管理数据生产、加工和使用。
4、数据治理需要建管一体化：
数据模子血缘与使命调理的一致性是建管一体化的要害，有助于解决数据管理与数据生产口径纷歧致的问题，阻止泛起两张皮的低效管理模式。
最后的话
数据治理不是一蹴而就的，它是一个漫长而一连的历程，没有一针顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径。只有将数据治理酿成一种常态化机制，就犹如我们天天用饭、睡觉一样，形成一种习惯、一种文化、持之以恒、不忘初心、不懈起劲，才华抵达预期目的。
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