当我们谈到数据治理时，其实是在谈什么？

数据资产

数据治理与数据管理的区别

随着大数据的发展，各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据，这些数据如果不能有效管理起来，不但不能成为企业的资产，反而可能成为拖累企业的“包袱”。数据治理是有效管理企业数据的重要举措，是实现数字化转型的必经之路，对提升企业业务运营效率和创新企业商业模式具有重要意义。以下列举了其部分价值：

改善数据质量：数据治理核心在于提升数据质量，高质量数据不仅是数据分析的基石，也直接关联到产品和服务的品质提升，影响品牌信誉。

增强数据安全：通过敏感数据识别、加密、脱敏及合规使用控制等措施，数据治理构建了一套全方位的数据安全防护体系，确保数据安全和合规使用。

降低运营成本：通过自动化数据环境建设和标准化数据定义，显著减少人工成本和沟通成本，有效削减IT和业务运营的总体开支。例如，通过消除信息孤岛导致的数据冗余，企业能够减少不必要的硬件采购和维护成本。

提升处理效率：高质量的数据环境与高效的数据服务促使企业内部数据获取变得快速便捷，减少跨部门协调时间，显著提升日常运营效率。

赋能管理决策：数据治理确保了数据分析与预测的准确性，为管理层提供可靠的数据支持，优化决策过程，促进业务发展和管理创新，最终提升客户体验和企业竞争力。

尽管数据治理的好处显而易见，但要确保其计划成功仍需克服诸多障碍。以下是一些主要挑战：

组织结构与观念转变：有效的业务转型需要明确的角色与责任，以及变革支持者的引导。企业应改变对数据管理的看法，将其视为重要任务而非低级工作。

资源限制：数据治理需要投入大量的人力、财力和时间等资源。企业应合理规划资源分配，确保数据治理工作的顺利推进。

与业务计划的结合：很多企业倾向于直接强调数据治理的价值，关注具体问题的解决方案，而忽视了数据治理应作为支撑业务目标的工具。

避免狭隘定义：这意味着将治理计划局限于特定业务领域或功能，而缺乏跨领域的视野。需建立全面的数据治理框架，而不仅仅依赖一两个功能（如数据目录）。

数据治理框架：构建全方位的数据治理体系，精确界定数据管理的组织架构、角色分工、职责界定、政策导向及操作流程，确保数据管理的系统性与高效性。

数据分类与分级：依据数据的敏感性、重要性及价值等多维度标准，实施精细化分类与分级管理策略，旨在定制化部署高效且有针对性的安全防护措施。

数据质量管理：推行全方位的数据质量管理机制，涵盖数据清洗、严格校验与标准化处理，以保障数据的精准无误与高度一致性。

数据安全管理：利用先进的安全技术和措施，确保数据的机密性、完整性和可用性，以防止数据泄露和未经授权的访问。

构建以业务为核心的数据治理体系需要跨部门的紧密协作与共同努力。作为企业战略层面的关键策略，数据治理要求高层领导不仅积极参与战略制定，还要确保其有效执行。成功实施数据治理依赖于各级领导、核心业务人员和信息技术团队的共同关注与合作。在大多数企业中，数据治理流程涉及不同角色的人员：

执行发起人：了解公司路线图上的众多业务计划，帮助确定数据治理支持的优先事项。

数据所有者：负责制定关于数据的政策，包括访问权限的管理、法规的解释与应用，以及关键术语的定义。

数据管理员：来自业务部门，日常参与项目细节，能够识别可能对业务计划带来挑战的数据问题。

数据工程师：通常隶属于IT部门，他们提供工具以保护数据、管理数据质量、整合多来源数据，并确保获取准确的数据。

此外，企业还应考虑实施数据治理平台，整合数据目录、访问控制和合规性审查等功能，形成一个全面的治理生态系统，以确保数据在各个环节的合规性和安全性。

随着数据规模不断增大、数据类型不断丰富，工商银行依据本行数据的自身特点、规模、复杂程度和质量状况，从源头进行元数据管理，并在此基础上搭建数据资产管理系统，共同支撑工商银行数据治理体系，实现数据资产价值最大化。

案例四：华夏银行数据治理探索与实践

案例五：浦发银行数据治理探索与实践

浦发银行数据治理历程涵盖两大阶段：一是构建数据治理体系，旨在提升数据质量与安全性；二是深化数据资产管理体系，力求数据资产的保值增值。初期，通过全领域治理体系、全链路质量管理、多元治理文化及智能管理平台，奠定坚实的数据管理基础。随着数据资产化趋势，浦发银行转而聚焦价值创造，结合商业银行特性构建数据资产价值评估体系，为数据流通与交易奠定基石。

案例六：恒丰银行数据治理探索与实践

参考资料

[1]《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》

[2] 财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》

[3] Gartner《数据分析与治理路线图》