《数据治理：所需技术与专业知识能力全解析》
一、数据治理中的技术基础
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1、数据架构技术
- 在数据治理中，理解数据架构是至关重要的，这包括掌握企业数据模型的构建，企业数据模型是对企业数据的一种抽象表示，它定义了数据的结构、关系和约束，在金融企业中，需要构建涵盖客户信息（如姓名、身份证号、账户余额等基本属性）、交易数据（交易时间、交易金额、交易类型等）以及风险评估数据之间关系的模型，专业人员需要具备设计分层数据架构的能力，如将数据分为操作型数据层、分析型数据层和数据仓库层等，操作型数据层用于日常业务操作，分析型数据层则侧重于数据的分析和挖掘，数据仓库层用于整合企业范围内的各种数据以支持决策。
- 熟悉数据存储技术也是数据架构的一部分，不同类型的数据存储方式适用于不同的场景，关系型数据库如Oracle、MySQL等适用于结构化数据的存储，能够通过严格的表结构和关系约束保证数据的一致性和完整性，而对于非结构化数据，如文档、图像、视频等，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更具优势，数据治理人员需要根据企业数据的特点选择合适的存储技术，并确保数据在不同存储系统之间的有效集成。
2、数据质量管理技术
- 数据质量评估是数据质量管理的首要任务，这需要掌握数据质量维度的定义和测量方法，数据质量的常见维度包括准确性、完整性、一致性、时效性和唯一性等，准确性可以通过与已知的准确数据源进行比对来评估；完整性可以检查数据是否存在缺失值，专业人员需要使用数据剖析工具，如Informatica Data Quality等，对数据进行深度剖析，以发现数据中的潜在问题。
- 数据清洗技术也是关键，当发现数据存在质量问题时，如数据中的重复记录、错误值等，需要采用合适的数据清洗方法，对于重复记录，可以使用基于规则的算法或者数据匹配技术进行去重；对于错误值，可以根据数据的业务逻辑和数据分布进行修正或替换，数据质量监控技术也不可或缺，通过建立数据质量监控规则和流程，实时或定期地监控数据质量指标的变化，及时发现数据质量的下降并采取相应的措施。
3、元数据管理技术
- 元数据是描述数据的数据，在数据治理中起着核心作用，元数据管理技术包括元数据的采集、存储和查询，元数据的采集可以从各种数据源中获取，如数据库的系统表、数据仓库的元数据存储库以及文件系统中的元数据信息，采集到的元数据需要存储在专门的元数据存储库中，如开源的Apache Atlas，专业人员需要设计合理的元数据存储结构，以方便元数据的查询和管理。
- 元数据的分类和关联也是重要的技术点，将元数据按照业务、技术等不同的维度进行分类，并且建立元数据之间的关联关系，如数据元素与数据模型之间的关系、数据源与数据仓库表之间的关系等，这有助于提高元数据的可理解性和利用价值，为数据治理中的数据目录构建、数据血缘分析等提供基础。
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4、数据安全技术
- 加密技术是保障数据安全的基本手段，对于敏感数据，如用户密码、客户的身份证号码等，需要采用加密算法（如对称加密算法AES、非对称加密算法RSA等）进行加密存储和传输，在数据治理过程中，专业人员需要确定哪些数据需要加密、选择合适的加密算法以及管理加密密钥。
- 访问控制技术也是数据安全的重要组成部分，通过定义用户角色和权限，限制不同用户对数据的访问，在企业内部，普通员工只能访问与自身业务相关的数据，而高级管理人员可以访问更全面的企业数据，访问控制可以基于身份认证（如用户名和密码、数字证书等）来实现，并且需要建立严格的审计机制，对用户的访问行为进行记录和审计，以便在发生数据安全事件时能够追溯责任。
二、数据治理所需的其他专业知识能力
1、业务知识
- 数据治理人员需要深入了解企业的业务流程，以制造业为例，他们需要知道从原材料采购、生产加工到产品销售的整个流程中涉及的数据需求，在采购环节，需要管理供应商数据、采购订单数据等；在生产环节，要掌握生产计划数据、质量检测数据等；在销售环节，则涉及客户订单数据、销售渠道数据等，只有了解业务流程，才能准确地识别数据的价值和意义，确保数据治理工作与企业的业务目标相一致。
- 对行业标准和法规的熟悉也是必不可少的，在医疗行业，数据治理需要遵循严格的医疗数据保护法规（如HIPAA），确保患者数据的隐私和安全；在金融行业，要符合巴塞尔协议等相关规定，对风险数据进行有效的治理。
2、项目管理能力
- 在数据治理项目中，项目管理能力至关重要，数据治理通常是一个复杂的、长期的项目，需要制定详细的项目计划，项目计划包括项目的目标设定、任务分解、时间安排和资源分配等，在一个大型企业的数据治理项目中，要确定在第一阶段完成数据架构的梳理，第二阶段进行数据质量提升等具体任务，并且为每个任务分配合理的时间和人力、物力资源。
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- 风险管理也是项目管理的重要内容，数据治理项目可能面临各种风险，如技术风险（新的数据治理技术无法与现有系统兼容）、人员风险（关键人员离职导致项目进度受阻）和业务风险（业务需求变更影响数据治理方案的实施）等，项目管理人员需要识别这些风险，制定相应的风险应对策略，如建立技术测试环境以降低技术风险，进行人员备份计划以应对人员风险等。
3、沟通协调能力
- 数据治理涉及企业内部的多个部门，如业务部门、IT部门、数据管理部门等，数据治理人员需要具备良好的沟通协调能力，与不同部门的人员进行有效的沟通，与业务部门沟通，了解他们对数据的需求和痛点；与IT部门沟通，协调数据治理技术的实施，在企业进行数据治理政策推行时，还需要向全体员工进行宣传和培训，让大家理解数据治理的重要性和相关要求。
- 在跨部门的数据治理项目中，还需要协调不同部门之间的利益关系，数据共享可能会涉及到不同部门之间的利益分配，数据治理人员需要通过沟通和协商，找到各方都能接受的解决方案，确保数据治理项目的顺利推进。
4、数据分析能力
- 虽然数据治理侧重于数据的管理和质量提升，但数据分析能力也不可或缺，数据治理人员需要通过数据分析来评估数据治理的效果，通过对数据质量指标在数据治理前后的对比分析，判断数据质量是否得到了改善；通过分析元数据的使用频率和关联关系，优化元数据管理策略。
- 在数据治理过程中，有时候需要对数据进行探索性分析，以发现隐藏在数据中的问题，通过对数据分布的分析，可能会发现某些数据存在异常值，这可能是数据质量问题的一个信号，从而进一步深入调查和解决数据治理中的问题。
数据治理需要多方面的专业知识能力，包括各种技术知识以及业务知识、项目管理能力、沟通协调能力和数据分析能力等，这些能力的综合运用才能实现有效的数据治理，提升企业的数据价值和竞争力。
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