《数据治理的基础：构建有效数据治理体系的基石》
一、明确的数据战略与目标
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据治理的首要基础是要有明确的数据战略与目标，在当今数字化时代，数据已成为企业的重要资产，如同其他资产一样，需要有战略层面的规划，一个清晰的数据战略能够为企业的数据治理活动提供方向指引。
从宏观角度来看，数据战略要与企业的整体业务战略相契合，对于一家以电商业务为主的企业，如果其业务战略是拓展国际市场，那么数据战略就应围绕获取国际市场的消费者数据、分析不同国家和地区的消费偏好等展开，这意味着在数据治理过程中，要重点关注跨境数据的合规性、不同语言和文化背景下数据的准确性和一致性等问题。
具体而言，数据目标应具有可衡量性，企业要明确在数据质量方面，如数据的完整性、准确性、及时性等要达到何种具体指标，规定订单数据的准确率要达到99%以上，客户信息的更新及时性要在24小时之内等，只有明确了这些具体目标，才能为数据治理的各项工作，如数据清洗、数据质量监控等提供明确的衡量标准，从而确保数据治理的有效性。
二、完善的数据标准与规范
（一）数据标准
完善的数据标准是数据治理的核心基础之一，数据标准涵盖了数据的命名规范、数据格式、数据编码等多个方面。
在数据命名规范方面，企业应建立统一的规则，对于客户表中的字段命名，要明确规定采用驼峰命名法或者下划线分隔法，并且每个字段名称要能够准确反映其数据内容，像“customer_name”这样的命名就清晰地表明了这是存储客户姓名的字段，如果没有统一的命名规范，不同部门或系统之间对于相同数据可能会有不同的命名，这会导致数据整合和共享时的混乱。
数据格式标准也至关重要，比如日期格式，企业要确定是采用“YYYY - MM - DD”还是其他格式，并且在整个企业的数据环境中保持一致，在数据编码方面，对于产品类别、地区代码等要有统一的编码体系，以产品类别编码为例，如果企业同时有线上和线下销售渠道，线上渠道采用一种编码体系，线下渠道采用另一种编码体系，那么在进行销售数据汇总和分析时就会出现问题。
（二）数据规范
数据规范除了上述标准内容外，还包括数据的采集规范、存储规范和使用规范。
数据采集规范规定了数据的来源渠道、采集方式和采集频率等，企业要确保采集的数据来源合法合规，采集方式不会损害数据的完整性和准确性，在采集用户的地理位置信息时，要遵循相关隐私法规，明确告知用户采集的目的，并获得用户同意。
数据存储规范涉及到数据存储的介质、存储结构和数据安全等方面，数据应根据其重要性和使用频率等因素，选择合适的存储介质，如高速磁盘阵列用于存储频繁访问的核心业务数据，磁带库用于存储备份数据等，在存储结构上，要采用合理的数据库架构，如关系型数据库或非关系型数据库，以满足不同类型数据的存储需求，要建立严格的数据安全机制，防止数据泄露、篡改等安全问题。
数据使用规范明确了哪些人员可以使用哪些数据，在什么情况下可以使用，以及如何使用等，市场部门可能有权限使用客户的基本信息和购买历史数据来进行市场推广活动，但必须遵循严格的隐私保护规定，不得将客户数据用于其他非法目的。
三、有效的数据管理组织架构
（一）数据治理委员会
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一个有效的数据管理组织架构是数据治理成功的保障，企业应建立数据治理委员会，这是数据治理的最高决策机构，委员会成员应包括企业的高层管理人员、业务部门负责人和数据管理专家等。
数据治理委员会的主要职责是制定数据治理的战略、政策和流程，协调企业内部各部门之间的数据治理工作，解决数据治理过程中的重大争议问题，当业务部门和IT部门在数据共享的权限和范围上存在分歧时，数据治理委员会要根据企业的数据战略和相关法规，做出合理的决策。
（二）数据管理员
除了数据治理委员会，企业还需要设置数据管理员岗位，数据管理员负责具体的数据管理工作，包括数据标准的制定和维护、数据质量的监控和改进等。
数据管理员要深入了解企业的数据环境，与各个业务部门密切合作，他们需要对业务流程有一定的认识，以便准确地制定和执行数据治理策略，在一家制造企业中，数据管理员要了解生产流程中各个环节产生的数据，如原材料采购数据、生产工艺数据和产品质量检测数据等，从而确保这些数据的质量和合规性。
（三）业务部门与IT部门的协同
业务部门和IT部门在数据治理中扮演着不同但又相互关联的角色，业务部门是数据的生产者和使用者，他们最了解数据的业务含义和需求，IT部门则负责数据的技术实现，如数据的存储、处理和传输等。
两者之间的协同至关重要，业务部门要及时向IT部门反馈数据需求和数据质量问题，IT部门要根据业务部门的需求提供技术支持，优化数据管理系统，业务部门发现销售数据的报表生成时间过长，影响了业务决策的及时性，IT部门就要对数据处理系统进行优化，提高数据查询和报表生成的效率。
四、强大的技术支撑体系
（一）数据集成技术
数据治理离不开强大的技术支撑，数据集成技术是其中的关键部分，在企业中，数据往往分布在不同的系统和数据源中，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、销售点系统（POS）等。
数据集成技术能够将这些分散的数据整合到一起，实现数据的共享和交换，通过数据抽取、转换和加载（ETL）工具，可以将ERP系统中的财务数据、CRM系统中的客户数据和POS系统中的销售数据抽取出来，按照统一的数据标准进行转换，然后加载到企业的数据仓库中，这样，企业就可以进行全面的数据分析，如客户盈利能力分析、销售趋势分析等。
（二）数据质量管理工具
数据质量管理工具是保障数据质量的重要手段，这些工具可以对数据进行自动化的质量检查，如检查数据的完整性、准确性、一致性等。
数据质量管理工具可以通过设定规则来检查客户信息表中的必填字段是否完整，电话号码是否符合格式要求等，一旦发现数据质量问题，工具可以及时发出警报，并提供问题的详细信息，以便数据管理员进行修复，这些工具还可以对数据质量进行统计分析，如计算数据质量的得分，生成数据质量报告等，为数据治理的持续改进提供依据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（三）数据安全技术
随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全技术在数据治理中的地位日益重要，数据安全技术包括数据加密、访问控制、数据脱敏等。
数据加密技术可以将敏感数据进行加密处理，即使数据在传输过程中被窃取，窃取者也无法获取数据的真实内容，访问控制技术可以根据用户的角色和权限，限制其对数据的访问范围，财务人员可以访问企业的财务数据，但不能修改销售部门的数据，数据脱敏技术则可以在不影响数据使用价值的前提下，对敏感数据进行处理，如将客户的身份证号码部分隐藏，以便在数据共享和测试等场景中保护客户隐私。
五、数据文化的培育
（一）提高数据意识
数据文化的培育是数据治理的重要基础，首先要提高企业全体员工的数据意识，在企业内部，要通过培训、宣传等方式，让员工认识到数据的重要性。
向员工介绍数据如何在业务决策中发挥作用，如通过数据分析发现新的市场机会、优化业务流程等，要让员工了解数据质量对企业的影响，如果数据质量差，可能会导致错误的业务决策，进而影响企业的经济效益。
（二）培养数据素养
除了提高数据意识，还要培养员工的数据素养，数据素养包括数据的理解能力、分析能力和数据伦理道德等方面。
在数据理解能力方面，员工要能够读懂数据报表，理解数据指标的含义，市场人员要理解转化率、客户留存率等指标的计算方法和业务意义，在数据分析能力方面，虽然不是要求每个员工都成为数据分析师，但要掌握基本的数据分析方法，如数据的简单统计分析、趋势分析等，在数据伦理道德方面，员工要遵守数据使用的道德规范，不进行数据造假、不滥用数据等。
（三）建立数据驱动的企业文化
企业要建立数据驱动的企业文化，将数据作为企业决策的重要依据，在企业的决策流程中，要引入数据分析环节，在制定营销计划时，不能仅仅依靠经验和直觉，而是要先进行市场数据分析，了解目标客户的需求、竞争对手的情况等，然后根据分析结果制定合理的营销计划。
企业要对数据治理的成果进行展示和分享，让员工看到数据治理给企业带来的积极变化，从而进一步激励员工积极参与数据治理工作。
数据治理需要明确的数据战略与目标、完善的数据标准与规范、有效的数据管理组织架构、强大的技术支撑体系以及良好的数据文化培育等多方面的基础，只有构建好这些基础，企业才能实现有效的数据治理，提升数据的价值，进而在激烈的市场竞争中取得优势。
评论列表