数据治理：构建企业数据资产的基石

一、数据治理的定义

数据治理的定义有很多，国际数据管理协会(DAMA)给出的定义是:“数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。”

国际数据治理研究所(DGI)给出的定义是:“数据治理是一个通过一系列与信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁(Who)能根据什么信息，在什么时间(When)和情况(Where)下，用什么方法(How)，采取什么行动(What)。”

在笔者看来，所有为提高数据质量而展开的技术、业务和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的最终目标是提升数据利用率和数据价值，通过有效的数据资源管控手段，实现数据的看得见、找得到、管得住、用得好，提升数据质量和数据价值。

二、数据治理的价值

1.降低业务运营成本

有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本;标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

2.提升业务处理效率

有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，然后即可展开自己的工作，而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。

3.改善数据质量

有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的，数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。正如麦当劳创始人RayKroc所说:“我们的品牌需要市场上的可预测性——我们的消费者期望可预测性，起点是数据完整性”

4.控制数据风险

有效的数据治理