在企業日常運營中，數(shu)(shu)據(ju)已經成(cheng)為非常重要(yao)的(de)資(zi)源(yuan)。然而，隨(sui)著企業規模的(de)增長和(he)數(shu)(shu)據(ju)量的(de)增加，數(shu)(shu)據(ju)管理變得越來越復雜。所以，為了(le)更(geng)好地管理和(he)保護數(shu)(shu)據(ju)資(zi)產，提高數(shu)(shu)據(ju)質量和(he)可靠性，減少數(shu)(shu)據(ju)風險和(he)合(he)規問題，數(shu)(shu)據(ju)治理應運而生。
那(nei)么，大數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)到底是(shi)什么？為什么要做數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)？大數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)包括哪幾個方面？如果(guo)你已經在做數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)，但數據(ju)(ju)質量依然很差，這又該怎么辦(ban)呢(ni)？讓(rang)我們一起來探討構建數據(ju)(ju)治(zhi)理(li)體系的(de)秘訣。
什(shen)么是數據治理？
在(zai)企(qi)業(ye)(ye)日常(chang)運營(ying)中，數(shu)據已經(jing)成為非常(chang)重要的資源(yuan)。數(shu)據治(zhi)理(li)是一種通過(guo)規范、監(jian)督和(he)管理(li)組織內(nei)外部數(shu)據活動，以確(que)(que)保(bao)數(shu)據的質量、可(ke)靠(kao)性、可(ke)用(yong)性、可(ke)訪(fang)問性和(he)安全性的過(guo)程。具體來說(shuo)，數(shu)據治(zhi)理(li)是集成了企(qi)業(ye)(ye)級數(shu)據管理(li)的最佳實踐，以確(que)(que)保(bao)企(qi)業(ye)(ye)內(nei)的數(shu)據資產能夠被更好(hao)地管理(li)、保(bao)護、分(fen)析(xi)和(he)使用(yong)。
為什么(me)要做數據(ju)治理？
數(shu)據治(zhi)(zhi)理的(de)(de)目的(de)(de)是幫助企(qi)業(ye)更好地管理和保護數(shu)據資(zi)產，提(ti)高數(shu)據質(zhi)量和可(ke)靠(kao)性，減少數(shu)據風險和合規問題(ti)，從而提(ti)高企(qi)業(ye)的(de)(de)決策效率和競(jing)爭(zheng)力(li)。對于(yu)大型企(qi)業(ye)來(lai)說，數(shu)據治(zhi)(zhi)理是必不可(ke)少的(de)(de)。數(shu)據治(zhi)(zhi)理可(ke)以(yi)(yi)幫助企(qi)業(ye)更好地應對以(yi)(yi)下挑戰：
- 數(shu)(shu)(shu)據(ju)管(guan)(guan)理(li)的(de)復雜(za)性(xing)：隨著企(qi)業(ye)規模的(de)增(zeng)長(chang)和(he)數(shu)(shu)(shu)據(ju)量的(de)增(zeng)加，數(shu)(shu)(shu)據(ju)管(guan)(guan)理(li)變得更(geng)加復雜(za)。數(shu)(shu)(shu)據(ju)治理(li)可(ke)以幫(bang)助(zhu)企(qi)業(ye)建立數(shu)(shu)(shu)據(ju)管(guan)(guan)理(li)流程(cheng)和(he)組(zu)織結構，確保數(shu)(shu)(shu)據(ju)管(guan)(guan)理(li)工作有序和(he)高(gao)效。
- 數(shu)(shu)據(ju)(ju)質量問題：數(shu)(shu)據(ju)(ju)質量問題是企業(ye)面(mian)臨的一(yi)個重要挑(tiao)戰。數(shu)(shu)據(ju)(ju)治理可(ke)以(yi)幫(bang)助企業(ye)規范數(shu)(shu)據(ju)(ju)質量管理流程(cheng)，提高數(shu)(shu)據(ju)(ju)的準確性(xing)、完整性(xing)、一(yi)致性(xing)、可(ke)靠性(xing)和及時性(xing)。
- 數(shu)據(ju)(ju)安全問題：數(shu)據(ju)(ju)安全問題是企業面(mian)臨(lin)的另一個重要挑(tiao)戰。數(shu)據(ju)(ju)治(zhi)理可以幫(bang)助企業建(jian)立(li)數(shu)據(ju)(ju)安全管理規則(ze)和(he)控制措施，保(bao)護數(shu)據(ju)(ju)免(mian)受未經(jing)授權(quan)的訪(fang)問、使用、泄露和(he)破壞。
數據治(zhi)理的內(nei)容有(you)哪些？
數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治理包括數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的采(cai)集、存儲、處理、分析(xi)、共(gong)享和維護(hu)等方面。具體來說，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治理的內(nei)容包括數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)質量管(guan)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)安全管(guan)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)架構管(guan)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)訪問(wen)和共(gong)享管(guan)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)理流程(cheng)管(guan)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)理組(zu)織管(guan)理等方面。
- 數(shu)(shu)據質量(liang)管理是(shi)數(shu)(shu)據治理的核心(xin)內容之(zhi)一，包(bao)括(kuo)數(shu)(shu)據清(qing)洗、數(shu)(shu)據標準化、數(shu)(shu)據驗證、數(shu)(shu)據監控等方面。
- 數據安全管理旨在保護(hu)數據免受未經授權的訪問、使用、泄露和破(po)壞，包括數據分類、數據加密、數據備份(fen)、數據訪問控制等方面。
- 數(shu)(shu)據架(jia)構管(guan)理旨在(zai)設(she)計(ji)(ji)和(he)管(guan)理數(shu)(shu)據架(jia)構，確保數(shu)(shu)據的一致性和(he)互操作性，包括(kuo)數(shu)(shu)據模型(xing)設(she)計(ji)(ji)、數(shu)(shu)據庫設(she)計(ji)(ji)、數(shu)(shu)據集成和(he)轉(zhuan)換(huan)等方面(mian)。
- 數(shu)據(ju)(ju)訪(fang)問(wen)和(he)共享管理旨在管理數(shu)據(ju)(ju)的(de)訪(fang)問(wen)權限和(he)共享規則，包括數(shu)據(ju)(ju)訪(fang)問(wen)控制、數(shu)據(ju)(ju)共享規則、數(shu)據(ju)(ju)共享平臺、數(shu)據(ju)(ju)訪(fang)問(wen)日志等方面。
- 數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)流程(cheng)(cheng)(cheng)管(guan)理(li)(li)旨在規范數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)流程(cheng)(cheng)(cheng)，包(bao)括(kuo)數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)規程(cheng)(cheng)(cheng)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)流程(cheng)(cheng)(cheng)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)評估(gu)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)管(guan)理(li)(li)持(chi)續改進等方面。
- 數據(ju)管(guan)(guan)理(li)組(zu)織管(guan)(guan)理(li)旨在建立數據(ju)管(guan)(guan)理(li)團隊和組(zu)織結構，包括數據(ju)管(guan)(guan)理(li)團隊、數據(ju)管(guan)(guan)理(li)角(jiao)色和責任、數據(ju)管(guan)(guan)理(li)培訓、數據(ju)管(guan)(guan)理(li)文化等方面。
為什(shen)么做了數(shu)據(ju)治理，數(shu)據(ju)質量依舊很(hen)差？要(yao)怎(zen)么辦(ban)？
做了數據治理，數據質量依(yi)舊很(hen)差，可能有以下原(yuan)因：
- 沒有制定明確的數據治理目標和策略(lve)，導致(zhi)數據治理過程不規(gui)范(fan)和效果(guo)不佳(jia)。
- 沒有建立(li)完(wan)善的數(shu)據管理流(liu)程和組織結構，導致數(shu)據管理工(gong)作無人(ren)負責和無序。
- 缺少有(you)效的數據治理工(gong)具和(he)技(ji)術，導致數據管理效率(lv)低(di)下和(he)數據質量無法(fa)得到有(you)效提升(sheng)。
要解決這些問(wen)題，可以采取以下措施：
- 制定明(ming)確(que)的數據治(zhi)理目標和策(ce)略，確(que)保數據治(zhi)理過程規范和有效。
- 建(jian)立完善(shan)的數據(ju)管(guan)理流程和(he)組(zu)織結(jie)構，確保數據(ju)管(guan)理工作有人負責和(he)有序。
- 使用有效的數據治理(li)工具和(he)(he)技術，提高數據管理(li)效率(lv)和(he)(he)數據質量。
同(tong)時(shi)，數(shu)據(ju)(ju)治(zhi)理是一(yi)個(ge)復雜(za)的過程，需要企業全(quan)員參與(yu)和持續改(gai)進。只有不(bu)斷優化數(shu)據(ju)(ju)治(zhi)理策(ce)略，提高數(shu)據(ju)(ju)治(zhi)理效果，才(cai)能(neng)更好地保護和利用企業的數(shu)據(ju)(ju)資產。
