什么是数据治理？简而言之，数据治理是一套控制数据使用、管理和存储方式的策略、流程、规则和指标。数据治理需要考虑公司的独特文化和数据使用现状，以及数据归属状况和数据保密要求。通过一定方式，数据治理帮助组织中的每个人高效、有效和安全的使用数据。

数字化转型已经极大地改变了企业运营的方式，而这一点在数据治理方面最为明显。有效的数据治理工具对于确保企业的数据完整性，以及应对不断变化的合规标准和安全要求至关重要。

数据治理提供了一个方法论来协助公司避免数据相关的风险，并提供了一套工具来挖掘数据的最大价值。这篇文章定义了 "数据治理 "的概念，并参考了一些成功的公司如何通过数据治理工具来组织、访问和数据保护的策略。

什么是数据治理？

简而言之，数据治理是一套控制数据使用、管理和存储方式的策略、流程、规则和指标。数据治理需要考虑公司的独特文化和数据使用现状，以及数据归属状况和数据保密要求。通过一定方式，数据治理帮助组织中的每个人高效、有效和安全的使用数据。

图注：“数据治理”为核心的数据管理知识

随着数据实时性的要求不断增加，数据治理需要提供结构化、交互式维护和更新数据的流程，同时在企业特定的框架内确保质量和合规。这些流程保证了数据的可用性、一致性、完整性以及安全性和可访问性，从而使信息能够在整个组织内快速使用。

面对如此多的依赖性，许多组织在实施数据治理项目时都感觉很困难。为了缩短这一费时费力的过程，越来越多的企业正在采用数据治理工具来帮助组织、分析和保护日常的数据。这些工具有助于实现数据治理流程的自动化，并为快速分析大量的数据提供现实帮助。

但是，任何数据治理工具都必须能够快速有效地管理来自许多不同类型和存储位置的数据，并满足不同数据用户的需求。这些存储类型和位置如下：

• 内部数据平台/数据仓库

• 云（共有云和私有云）

• 社交媒体

• 移动平台

• 物联网等边缘节点

企业需要找到一个工具来组织和维护这些分散和碎片化的数据，确保企业获得一致和可信的高质量数据。

数据治理工具的价值有哪些？

数据在企业中流动时经常根据业务逻辑发生变化，可能被复制和分片，这使得企业难以针对业务变化而快速提供决策和反应处置。数据治理工具则有助于保护数据资产的完整性，并优化主数据管理和产品信息等业务数据。

下面具体来看看数据治理工具能够给企业提供哪些价值：

• 更好的决策支持：高质量的，可随时访问的和治理良好的数据，为组织内的重大决策提供准确的数据支持。

• 提升运营效率：数据提供了一个组织内的最宝贵信息，从库存水平到客户满意度。使用从这些数据中获得的业务洞察可以在生产效率、产品质量和资源使用方面提高运营效率。

• 改善数据理解和脉络：数据治理提供了一个全面的数据存储地点和数据使用方式的视图（数据目录），包括管理数据访问方式，随时间状态变化记录和使用权限。

• 提高数据质量：虽然数据质量和数据治理是两种不同的能力，但它们都是企业数据改善的最终结果。数据质量主要通过ETL数据清洗进行保证，数据治理主要关注通过落实企业内部数据一致性保证数据驱动决策的准确性和有效性。

• 满足合规和监管：每个企业都有其行业特有的法规，如果违反相关法律往往会被处以巨额罚款。数据治理可以确保这些法规得到遵守，同时可以安全地管理数据和用户隐私。

• 增加运营收入：在保证数据合规的前提下，通过数据的分类和分析，以及客户忠诚度的保障项目，数据治理将可以通过提高数据使用效率而提高运营收入。

当利用数据治理工具来实现这一过程的自动化时，企业将能够从数据治理项目获得快速的业务回报。

图注：数据治理为数字化转型加速

如何选择数据治理工具？

虽然有许多数据治理工具可以实现比较传统的数据管理功能，但市场上已经出现一些创新的数据治理工具，解决数据治理方案落地和长期提高数据质量问题。

对于数据治理项目的落地，需要优先确定的是适用业务场景和总体的业务优先级。推动数据治理最终落地的关键在于，了解业务整体期待和关键KPI。除了上述关注点以外，还可以通过企业内部围绕一些问题进行讨论，深入了解数据治理工具落地所需的相关条件。例如：

• 企业通常利用本地部署还是基于云的工具？

• 目前是否有中心化的数据平台？是否需要一个能与多个数据平台集成的工具？大概范围是什么样？

• 是否需要一个工具来处理来自多个数据源的大量数据？

• 用户是否需要自助式的数据服务满足工作流程中的数据需求？

从技术选型角度来看，数据治理工具落地需要考虑的功能列表：

• 跨平台支持各主流数据库和数据平台的元数据信息

• 管理关键数据资产，如数据字典

• 跟踪和管理元数据操作历史和变更记录

• 批量导入和更新元数据

• 分配数据治理流程角色和策略

• 定义工作流程和管理用户权限

• 通过数据探查快速分析业务数据情况

• 自动化追踪数据质量指标和效果

如何让数据治理项目落地更简单？

随着数据战略在企业数字化转型中的重要性不断强化，对数据治理、安全和合规的需求也在增加。虽然实施数据治理项目一开始可能会很复杂，但从长远来看选择落地数据治理战略的企业会在数字化转型中抢占先机。

所以，找到一个能够简化落地流程的数据治理工具，是一个确保数据治理项目长期成功的关键因素之一。

图注：麦聪DaaS平台的产品架构图

麦聪DaaS平台可以帮企业接入不同数据源，提供对元数据的整体管理能力以及数据目录和数据标签的管理，同时针对数据本身提供访问权限，数据探查和质量报告等功能，进一步提高数据治理的能力和水平。目前500强企业中已有30多家选择与麦聪软件合作，加速他们数字化转型的进程。