到底什么是数据治理?

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-19 阅读次数:6276 次浏览

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    数据治理的概念

    数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

    狭义的数据治理

    狭义的数据治理的驱动力最早源自两个方面:

    (1)内部风险管理的需要,包括:财务做假、敏感数据涉密、数据质量差影响关键决策等。

    (2)为了满足外部监管和合规的需要,比如萨班斯-奥克斯利法案、巴塞尔I/巴塞尔协议、健康保险流通与责任法案(HIPAA)等。

    但随着全球越来越多的企业了解到信息资产的重要性和价值,在过去几年中,数据治理的目标也在发生些转变。除满足监管和风险管理外,如何通过数据治理来创建业务价值备受关注。

    广义的数据治理

    广义的数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行),指导其他数据管理职能如何执行,在高层次上执行数据管理制度。组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程,明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动。

    数据治理的全过程

    从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后段业务数据库到终端的数据分析,从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统),从目的来讲,数据治理就是对数据的获取、处理、使用进行监督(监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈),而监管的职能主要通过五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

    数据治理的重要性

    高质量的数据对任何企业都是战略性资产,随着企业推进数字化转型的进程,有效数据正迅速成为一个关键的业务差异,但要使数据具有价值,需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。数据治理有助于增强企业灵活性以最小化决策相关成本和风险,特别在数字经济中,数据治理比以往任何时候都显得尤为重要。

    缺乏企业高层领导的支持、系统间的数据壁垒和整个治理项目缺乏明确的流程和数据模板、数据所有权和问责机制不清等因素是导致项目失败或者治理结果不理想的主要原因。涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制。数据治理具有战略性、长期性、艰巨性、系统性、持续企业内部数据环境优化治理工作,因此数据治理是一个漫长而持续的过程,没有一针顶破天的诀窍,也没有立竿见影的捷径,要避免对数据治理工作粗浅的认识。

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