数据作为新时代重要生产要素和战略资源的地位已然确立，数据治理作为激活数据要素价值的基础工程，已成为各行各业抢抓数字化发展先机的焦点和主战场。
数据治理是一个囊括了顶层设计、数据治理体系建设、数据服务和数据洞察多个模块，并不断循环改进的闭环体系。本文从数据治理实施的流程体系出发，梳理了数据从战略到应用的治理过程，以期给广大政企提供方法论与思路参考。

01、数据治理顶层设计

1、规划数据战略
数据战略是企业为了实现其长期目标在数据方面所做的方向性的选择和资源的聚焦。它是一个以终为始的路径，企业要做好数据战略的规划，就得在明确自身定位的前提下，找准目标和方向，然后再做出相应的路线规划。

数据战略来自对业务战略固有数据需求的理解：组织需要什么数据，如何获取数据，如何管理数据并确保其可靠性以及如何利用数据。一般来说，数据战略有以下三种基本类型：
（1）决策领先型数据战略：了解市场；识别趋势
（2）运营领先型数据战略：提升效率；促进转型
（3）数据变现型数据战略：成为资产；数据变现

2、成立数据治理委员会
数据治理项目的实施绝非是一个部门的事情，必须由上往下统筹，建立专业的数据治理组织体系，确定对数据进行管理的责权利，即数据的产生者、使用者、拥有者和管理者。
在数据治理建设初期，需先成立数据治理管理委员会，从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施，从而进行层级管理、统一协调。

3、确定数据治理评价与考核指标
一套奖惩有序的数据治理绩效考核体系，能帮助企业规范数据管理流程，落实数据治理相关方的职责，从而提升整体数据质量，实现数据战略。考核指标包括两个方面内容：一方面是对数据的生产、管理和应用等过程的评估和考核指标；另一方面是数据质量的评测指标。
数据治理的绩效考核6大基础维度：数据治理人员、数据质量问题、数据标准贯彻、治理策略执行、技术达成、业务价值实现。
数据治理的绩效考核4大方式：日常考核、定期考核、系统自动考核、人工考核。

02、数据治理技术体系

1、元数据管理
元数据是企业数据的DNA。元数据管理则是对元数据的创建、存储、整合、控制的一整套流程，是数据治理过程的一部分。
基于业务需求，元数据管理系统建设可分为以下4大模块：
(1) 元数据获取：各阶段元数据的统一收集、存储和输出。包括自动获取和手工获取两部分。
(2) 元数据存储：包括存储元数据以及元模型。
(3) 元数据功能：包括元数据基础操作（查询、新增、修改和删除等管理操作）、元数据分析（包括业务指标一致性分析、数据血统分析、数据影响分析等）、元数据权限管理以及元数据服务封装等。
(4) 元数据应用：包括元数据基础能力开放、报表指标优化清理应用、指标运算关系分析应用等。

2、主数据管理
主数据是数据之源。围绕主数据需求开展的数据治理工作，往往成为各类组织推进业务数字化的首要任务。
主数据项目实施的标准流程，分为咨询规划和实施落地两大部分，主要是4大步骤，分别是现状分析评估、体系规划、实施规划、平台搭建与落地。

(1) 现状分析与评估：了解企业现状，识别企业当前问题以及数据管理成熟度。
(2) 体系规划阶段：就要去设计企业内部的一个组织架构、企业的主数据管理制度、考核办法标准规范以及主数据运营怎么去设计。
(3) 主数据实施：有了一个顶层设计规划之后，就要去落地主数据实施，制定编码分类、属性、字段、审批流程、整合清洗分发、集成切换策略等，主数据实施的过程中是根据这些策略去执行的。
(4) 平台落地：将主数据实施内容了解清楚之后就到主数据管理平台上去进行落地了，包括主数据模型、主数据维护以及主数据治理相关的内容落地。

3、数据标准管理
数据标准化是企业进行数字化转型的根基。数据标准与企业数据管理的每个域都相关，是数据治理工作的最基础内容。
数据标准的建立通常有5个步骤，包括标准分类规划、标准体系建设、标准评审发布、标准落地执行、标准运营维护。

（1）标准规划：构建数据标准分类框架，并制定开展数据标准管理的实施路线。
（2）标准制定：在完成标准分类规划的基础上，定义数据标准及相关规则。
（3）标准发布：征询意见，在完成意见分析和标准修订后，进行标准发布。
（4）标准执行：把企业已经发布的数据标准应用于信息建设， 消除数据不一致。
（5）标准维护：根据业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善数据标准。

4、数据质量管理
数据质量管理是对数据从计划、获取、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
全国信息技术标准化技术委员会提出了数据质量评价指标（GB/T36344-2018 ICS 35.24.01），它包含以下几个方面，分别是完整性，一致性，准确性，时效性，唯一性和可访问性。

提升数据质量，可参考以下7大步骤实施：
（1）定义高质量数据：对数据质量改进的目标和优先级事项达成一致。
（2）定义数据质量战略：数据质量优先级必须与业务战略一致
（3）识别关键业务和质量规则：确定关键数据后，识别梳理数据质量特征要求的业务规则。
（4）执行初始数据质量评估：执行初始数据质量评估，定义可操作的改进计划。
（5）识别改进方向并确定优先级：分析问题的业务影响，最终讨论确定优先顺序。
（6）定义数据质量改进目标：量化业务价值，设定具体的、可实现的目标。
（7）开发和部署数据质量操作：围绕数据质量方案制定实施计划，管理数据质量规则和标准、监控数据与规则的执行一致性，识别和管理数据质量问题，并报告质量水平。

5、数据交换共享
当数据从一个系统跨授权边界访问或传递到另一个系统时，就需要使用一个或多个协议来指定每个组织的责任、要访问或交换的数据类型和影响界别、如何使用交换数据，以及在交换系统的两端处理、存储或传输数据时如何保证数据安全。数据交换主要用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，可以帮助消除数据孤岛，提高信息资源的利用率。
数据资源交换共享与开发应用平台按数据的流向自下而上分为5层，分别为外部数据资源层、数据汇聚层、数据融合层、服务管理层和服务门户层。
（1）外部数据资源层：即源数据库，为系统外部数据的来源。
（2）数据汇聚层：根据获取数据的特性采用相应采集方案整合外部数据源。
（3）数据融合层：为工程数据提供持久化存储和访问的场所。
（4）服务管理层：主要包括目录管理、资源管理、服务管理、交换管理等功能。
（5）服务门户层：通过服务门户和接口支持，提供标准化服务给应用系统调用。

6、数据安全治理
数据安全管理是用来实现和维护数据保密性、完整性、可用性、可核查性、真实性和可靠性的过程。

数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力和加强数据安全审计。
（1）完善数据安全治理规划：评估数据安全现状，识别数据安全需求，完善数据安全治理组织规划和制度保障体系
（2）提高数据安全技术防护能力：主要包括自动化数据分级分类和精细化数据权限管控，并从防御风险、识别风险、预测风险、解决风险四个方面，来提升组织的抗风险能力。
（3）做好数据安全监控审计：除日常审计外，还需进行以业务线为单位的专项审计。

7、数据生命周期管理
数据生命周期管理是一种基于策略的方法，包括数据的创建、使用、归档和销毁的策略和过程。
（1）数据创建：利用数据模型保证数据完整、执行数据标准保证数据准确、加入数据质量检查创建准确、保证数据在合理的系统生成。
（2）数据使用：利用元数据监控数据使用、利用数据标准保证数据准确、利用数据质量检查加工准确、确保数据在合理的系统使用、控制数据的派生。
（3）数据归档：利用评估手段保证归档时机、分数据类型归档数据。
（4）数据销毁：利用评估手段保证数据销毁时机，分数据类型销毁数据。

03、数据服务和数据洞察

1、数据资产管理与运营
数据作为企业一种“特殊资产”，已被列入企业的资产负债表。怎样识别数据资产、有效管理和运营数据资产，利用现有的数据资产创造价值，也是数据治理中的一项重要工作和目标。
从技术上拆解数据要素价值的生成路径，企业数据要素与资产运营的建设路径可分为三个关键阶段：数据资源化、资源产品化和产品价值化。
（1）数据资源化：把不同来源的数据经过必要的加工、整合和处理，在物理上按照一定的逻辑归集后达到“一定规模”，形成可重用、可应用、可获取的数据集合。这个阶段需要数据战略规划方法、构建数据能力体系、建立企业数据治理体系。
（2）数据产品化：企业通过自己组织或有效授权给外部机构，以数据使用方需求为导向进行数据产品的研发。 这一阶段包括建立数据资源可能的应用价值图谱、分析目标客户的数据需求及应用场景，选择合适的测试客户、联合共同组织数据产品及其技术开发。
（3）产品价值化：数据产品已经可以放在数据要素交易市场上进行买卖了，能够带来持续的收益。这一阶段需要建立数据资产化战略、构建数据资产管理体系、实现数据资产的经营管理。

2、数据服务
数据服务是指为用户提供数据相关的各种服务和支持的一种业务模式，包括数据收集和整理、数据分析和洞察、数据可视化、数据安全和隐私、数据应用和功能这5方面。
（1）数据收集和整理：收集各类来源的数据，并对其进行整理和组织，使其更易于理解和使用。
（2）数据分析和洞察：对收集的数据进行分析和挖掘，找出其中的模式、趋势和关联性，实现智慧决策。
（3）数据可视化：数据服务可以将复杂的数据以图表、图像或其他形式进行可视化展示，使用户更容易理解和解释数据。
（4）数据安全和隐私：采取安全措施，确保用户的数据在处理和存储过程中安全可靠；同时也会尊重用户的隐私权，保护用户的个人信息不被滥用或泄露。
（5）数据应用和功能：为用户提供各种应用和功能，满足不同领域和行业的需求。

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数据作为新时代重要生产要素和战略资源的地位已然确立，数据治理作为激活数据要素价值的基础工程，已成为各行各业抢抓数字化发展先机的焦点和主战场。
数据治理是一个囊括了顶层设计、数据治理体系建设、数据服务和数据洞察多个模块，并不断循环改进的闭环体系。本文从数据治理实施的流程体系出发，梳理了数据从战略到应用的治理过程，以期给广大政企提供方法论与思路参考。

01、数据治理顶层设计

1、规划数据战略
数据战略是企业为了实现其长期目标在数据方面所做的方向性的选择和资源的聚焦。它是一个以终为始的路径，企业要做好数据战略的规划，就得在明确自身定位的前提下，找准目标和方向，然后再做出相应的路线规划。

数据战略来自对业务战略固有数据需求的理解：组织需要什么数据，如何获取数据，如何管理数据并确保其可靠性以及如何利用数据。一般来说，数据战略有以下三种基本类型：
（1）决策领先型数据战略：了解市场；识别趋势
（2）运营领先型数据战略：提升效率；促进转型
（3）数据变现型数据战略：成为资产；数据变现

2、成立数据治理委员会
数据治理项目的实施绝非是一个部门的事情，必须由上往下统筹，建立专业的数据治理组织体系，确定对数据进行管理的责权利，即数据的产生者、使用者、拥有者和管理者。
在数据治理建设初期，需先成立数据治理管理委员会，从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施，从而进行层级管理、统一协调。

3、确定数据治理评价与考核指标
一套奖惩有序的数据治理绩效考核体系，能帮助企业规范数据管理流程，落实数据治理相关方的职责，从而提升整体数据质量，实现数据战略。考核指标包括两个方面内容：一方面是对数据的生产、管理和应用等过程的评估和考核指标；另一方面是数据质量的评测指标。
数据治理的绩效考核6大基础维度：数据治理人员、数据质量问题、数据标准贯彻、治理策略执行、技术达成、业务价值实现。
数据治理的绩效考核4大方式：日常考核、定期考核、系统自动考核、人工考核。

02、数据治理技术体系

1、元数据管理
元数据是企业数据的DNA。元数据管理则是对元数据的创建、存储、整合、控制的一整套流程，是数据治理过程的一部分。
基于业务需求，元数据管理系统建设可分为以下4大模块：
(1) 元数据获取：各阶段元数据的统一收集、存储和输出。包括自动获取和手工获取两部分。
(2) 元数据存储：包括存储元数据以及元模型。
(3) 元数据功能：包括元数据基础操作（查询、新增、修改和删除等管理操作）、元数据分析（包括业务指标一致性分析、数据血统分析、数据影响分析等）、元数据权限管理以及元数据服务封装等。
(4) 元数据应用：包括元数据基础能力开放、报表指标优化清理应用、指标运算关系分析应用等。

2、主数据管理
主数据是数据之源。围绕主数据需求开展的数据治理工作，往往成为各类组织推进业务数字化的首要任务。
主数据项目实施的标准流程，分为咨询规划和实施落地两大部分，主要是4大步骤，分别是现状分析评估、体系规划、实施规划、平台搭建与落地。

(1) 现状分析与评估：了解企业现状，识别企业当前问题以及数据管理成熟度。
(2) 体系规划阶段：就要去设计企业内部的一个组织架构、企业的主数据管理制度、考核办法标准规范以及主数据运营怎么去设计。
(3) 主数据实施：有了一个顶层设计规划之后，就要去落地主数据实施，制定编码分类、属性、字段、审批流程、整合清洗分发、集成切换策略等，主数据实施的过程中是根据这些策略去执行的。
(4) 平台落地：将主数据实施内容了解清楚之后就到主数据管理平台上去进行落地了，包括主数据模型、主数据维护以及主数据治理相关的内容落地。

3、数据标准管理
数据标准化是企业进行数字化转型的根基。数据标准与企业数据管理的每个域都相关，是数据治理工作的最基础内容。
数据标准的建立通常有5个步骤，包括标准分类规划、标准体系建设、标准评审发布、标准落地执行、标准运营维护。

（1）标准规划：构建数据标准分类框架，并制定开展数据标准管理的实施路线。
（2）标准制定：在完成标准分类规划的基础上，定义数据标准及相关规则。
（3）标准发布：征询意见，在完成意见分析和标准修订后，进行标准发布。
（4）标准执行：把企业已经发布的数据标准应用于信息建设， 消除数据不一致。
（5）标准维护：根据业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善数据标准。

4、数据质量管理
数据质量管理是对数据从计划、获取、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
全国信息技术标准化技术委员会提出了数据质量评价指标（GB/T36344-2018 ICS 35.24.01），它包含以下几个方面，分别是完整性，一致性，准确性，时效性，唯一性和可访问性。

提升数据质量，可参考以下7大步骤实施：
（1）定义高质量数据：对数据质量改进的目标和优先级事项达成一致。
（2）定义数据质量战略：数据质量优先级必须与业务战略一致
（3）识别关键业务和质量规则：确定关键数据后，识别梳理数据质量特征要求的业务规则。
（4）执行初始数据质量评估：执行初始数据质量评估，定义可操作的改进计划。
（5）识别改进方向并确定优先级：分析问题的业务影响，最终讨论确定优先顺序。
（6）定义数据质量改进目标：量化业务价值，设定具体的、可实现的目标。
（7）开发和部署数据质量操作：围绕数据质量方案制定实施计划，管理数据质量规则和标准、监控数据与规则的执行一致性，识别和管理数据质量问题，并报告质量水平。

5、数据交换共享
当数据从一个系统跨授权边界访问或传递到另一个系统时，就需要使用一个或多个协议来指定每个组织的责任、要访问或交换的数据类型和影响界别、如何使用交换数据，以及在交换系统的两端处理、存储或传输数据时如何保证数据安全。数据交换主要用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，可以帮助消除数据孤岛，提高信息资源的利用率。
数据资源交换共享与开发应用平台按数据的流向自下而上分为5层，分别为外部数据资源层、数据汇聚层、数据融合层、服务管理层和服务门户层。
（1）外部数据资源层：即源数据库，为系统外部数据的来源。
（2）数据汇聚层：根据获取数据的特性采用相应采集方案整合外部数据源。
（3）数据融合层：为工程数据提供持久化存储和访问的场所。
（4）服务管理层：主要包括目录管理、资源管理、服务管理、交换管理等功能。
（5）服务门户层：通过服务门户和接口支持，提供标准化服务给应用系统调用。

6、数据安全治理
数据安全管理是用来实现和维护数据保密性、完整性、可用性、可核查性、真实性和可靠性的过程。

数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力和加强数据安全审计。
（1）完善数据安全治理规划：评估数据安全现状，识别数据安全需求，完善数据安全治理组织规划和制度保障体系
（2）提高数据安全技术防护能力：主要包括自动化数据分级分类和精细化数据权限管控，并从防御风险、识别风险、预测风险、解决风险四个方面，来提升组织的抗风险能力。
（3）做好数据安全监控审计：除日常审计外，还需进行以业务线为单位的专项审计。

7、数据生命周期管理
数据生命周期管理是一种基于策略的方法，包括数据的创建、使用、归档和销毁的策略和过程。
（1）数据创建：利用数据模型保证数据完整、执行数据标准保证数据准确、加入数据质量检查创建准确、保证数据在合理的系统生成。
（2）数据使用：利用元数据监控数据使用、利用数据标准保证数据准确、利用数据质量检查加工准确、确保数据在合理的系统使用、控制数据的派生。
（3）数据归档：利用评估手段保证归档时机、分数据类型归档数据。
（4）数据销毁：利用评估手段保证数据销毁时机，分数据类型销毁数据。

03、数据服务和数据洞察

1、数据资产管理与运营
数据作为企业一种“特殊资产”，已被列入企业的资产负债表。怎样识别数据资产、有效管理和运营数据资产，利用现有的数据资产创造价值，也是数据治理中的一项重要工作和目标。
从技术上拆解数据要素价值的生成路径，企业数据要素与资产运营的建设路径可分为三个关键阶段：数据资源化、资源产品化和产品价值化。
（1）数据资源化：把不同来源的数据经过必要的加工、整合和处理，在物理上按照一定的逻辑归集后达到“一定规模”，形成可重用、可应用、可获取的数据集合。这个阶段需要数据战略规划方法、构建数据能力体系、建立企业数据治理体系。
（2）数据产品化：企业通过自己组织或有效授权给外部机构，以数据使用方需求为导向进行数据产品的研发。 这一阶段包括建立数据资源可能的应用价值图谱、分析目标客户的数据需求及应用场景，选择合适的测试客户、联合共同组织数据产品及其技术开发。
（3）产品价值化：数据产品已经可以放在数据要素交易市场上进行买卖了，能够带来持续的收益。这一阶段需要建立数据资产化战略、构建数据资产管理体系、实现数据资产的经营管理。

2、数据服务
数据服务是指为用户提供数据相关的各种服务和支持的一种业务模式，包括数据收集和整理、数据分析和洞察、数据可视化、数据安全和隐私、数据应用和功能这5方面。
（1）数据收集和整理：收集各类来源的数据，并对其进行整理和组织，使其更易于理解和使用。
（2）数据分析和洞察：对收集的数据进行分析和挖掘，找出其中的模式、趋势和关联性，实现智慧决策。
（3）数据可视化：数据服务可以将复杂的数据以图表、图像或其他形式进行可视化展示，使用户更容易理解和解释数据。
（4）数据安全和隐私：采取安全措施，确保用户的数据在处理和存储过程中安全可靠；同时也会尊重用户的隐私权，保护用户的个人信息不被滥用或泄露。
（5）数据应用和功能：为用户提供各种应用和功能，满足不同领域和行业的需求。

（以上内容来源于网络，如有侵权请联系删除）