数据治理不是通天浮屠

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内容摘要：

数据治理是对有价值的数据资源进行协调和规范的过程，需要确权、标准化和全员数据意识觉醒。数据治理应从源头抓起，包括规范化、平台化资产化和消费侧反哺和闭环。数字化转型背景下，数据治理需要重视数据安全和数据质量，切勿贪大求全，需分阶段分步骤实现整体价值提升。主数据和元数据要分清，合理明确数据的责权利。

当前摘要为AI生成

最近跟不少客户都在沟通数据治理的事情，发现了一些问题，也做了一些思考。就目前来讲，在数据驱动的数字化转型的浪潮中，数据治理成为客户和从业者共同关注的重要活动。在沟通过程中也明显发现大家对数据治理的认知存在很大差异。面对这种情况，我一个外行不敢奢望能弥合分歧，只希望能够说服自己。把心得记录下来，以备咨询。
 
一、数据治理到底是什么

首先应该明确，数据是由无意义的数字和有意义的描述组成的，单纯的数字是毫无意义的，加上有针对性的描述就成为了有价值的数据。数据无处不在，但是对于企业来讲，有利益相关性的数据才是有价值的。所以，数据治理的对象应该是有价值的重要数据资源。

业内有学者曾指出，“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”个人觉得这个提法非常的精辟。

数据资源与数据资产：无序的、价值相关性不强的是数据资源，有序的、价值相关性强的是数据资产。也就是说，数据资产一定是经过规范化的、由企业生产经营衍生出来的。

利益相关性：不管是价值链还是利益链，都直接影响数字资产的相关活动，比如数据的生产者、数据的所有者、数据的受益者。数据治理就是拉通和理顺三者关系，建章建制以及推动数据价值链运转的过程。

二、数据治理治什么，在哪里治？

个人认为数据治理最重要的一步，也是最关键的一步，就是数据的确权。可能很多人认为，数据的权属应该不存在分歧啊，应该归组织啊。话虽这如此，模糊的权属其实就形同虚设，组织内部会形成不同的数据利益集团，在事实上造成数据烟囱的情况。从实际工作开展的角度上讲还是需要有固定的人和组织代行管辖权。

然后就是数据的标准化，就是在实体数据、数据模型和数据指标等方面实现数据的规范化，也就是“书同文、车同轨”。

数据治理比较难以开展的是数据生产、使用和消费流程的梳理和优化，这部分工作不是简单靠工具、靠平台就能实现了，也不是靠一两个咨询顾问搞搞调研、写写报告就能解决的，问题的关键在于全员数据意识的觉醒。我们常说的“业务数据化、数据业务化”是否真的渗透进所有环节和流程里面，数据质量和数据安全也是随之而来的核心关注点。

三、数据治理应该在哪儿做？

究竟是在后台进行治理，还是在中台进行治理呢？这个问题也困扰了我很久，严格来说这是一个无头公案。数据治理是为了理顺流程、建立规范、完善秩序，从这个角度说应该从源头抓起，数据的后台存储就是成为了重点。数据治理的核心工作是资产化，数据实现资产化是数据运营的关键环节，也是中台侧的重要职能。所以 ，数据治理还是需要从多角度多维度开展，从源头抓起，源头规范化、中台侧重平台化资产化，消费侧重视反哺和闭环，数据治理不是一朝一夕之功，需要持续推进，最忌讳用做项目的思路去开展工作。

四、数字化转型背景下数据治理的核心诉求

数据从基础资源向核心生产要素的转变自然不用多说，数据治理也成为驱动数字化转型的关键推动力，传统企业也原来越重视数据作为核心资产的变革手段。

1、企业在数据治理的过程中，除了需要打通数据孤岛，打破数据烟囱之外，也需要重视数据安全和数据质量这一关。企业从以管理信息化为核心的小数据时代到以业务信息化为核心的大数据时代，数据会呈现几何级数的爆炸式增长，很容易让人措不及防，从而带来数据质量和数据安全的问题。

2、切莫贪大求全，急用先行，小处着手。在数字化转型战略的指引下，重点针对业务影响深重，可管可控性强，有明显价值预期的场景入手，不可贪大求全，需要以数据运营为最终目标，注意分阶段分步骤的去实现数据的整体价值提升。

3、主数据和元数据要分清。主数据是跟企业经营管理最直接相关的核心数据吗，是数据治理和数据分析利用的基础，不是简单上线一个系统就能解决的，需要准确识别正确管理。元数据管理是识别和盘活存量数据资产的核心和关键，需要通过元数据管理对数据资源进行识别和有效管理。这也是一个长期而又复杂的工程，需要数据价值链的通力配合。

4、在确定数据权属的基础上，合理明确数据的责权利。这也是数据治理中的重点，也是难点，最关键的是如何理顺安全管理责任。基于“谁生产、谁拥有、谁负责”的原则，确定数据安全治理工作的相关各方的责任和关系。IT不是背锅侠，业务部门也不是土财主，专门的数据管理组织还是有必要的。

数字化转型数据治理

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