这一期俗谈，我们来聊聊数据治理的根在哪里。
问题其实很简单：数据战略。
那么，数据战略的目的是什么？ 对于组织而言，真正做到数据驱动的标志是什么？
数据战略的目的
我们来看 DAMA（Data Management Association）在组织级数据治理所提出的产出物清单：
1. 数据治理策略和架构 - 数据治理政策和标准：包括数据的管理原则、数据质量标准、数据安全政策等。 - 数据治理架构：定义数据治理的组织结构，包括数据治理委员会、数据所有者和数据管理员的角色和责任。 2. 数据管理计划 - 数据治理实施计划：描述如何执行数据治理框架，设定目标、时间表和资源需求。 - 数据质量管理计划：定义数据质量评估、监控和改进的具体步骤和指标。 3. 数据资产清单和目录 - 数据资产目录：记录所有组织数据资产的清单，包括数据源、数据存储位置、数据类型等。 - 数据词汇表和定义：明确组织内使用的数据术语和定义，确保数据理解的一致性。 4. 数据质量报告和评估 - 数据质量评估报告：基于数据质量管理计划的评估结果，详细记录数据质量问题、风险和改进措施。 - 数据质量仪表板：实时监控数据质量的关键指标和趋势。 5. 数据合规性和隐私管理文档 - 数据合规性报告：确保组织遵守相关的数据保护和隐私法规（如GDPR、CCPA等）的文档和审计结果。 - 数据隐私保护措施：描述如何在数据治理框架中处理个人隐私信息，确保符合法律法规。 6. 数据安全和访问控制文档 - 数据安全政策和程序：定义如何保护组织数据免受未经授权访问和泄露的文档。 - 访问控制清单和授权文件：记录哪些人员、部门或系统有权限访问特定的数据资源。 7. 数据生命周期管理文档 - 数据存档和销毁政策：管理数据从创建、存储、使用到销毁的全过程，确保数据在生命周期的各阶段得到适当的管理。 - 数据保留策略：规定数据需要保存的时间和条件，确保合规性和数据管理效率。 8. 数据变更管理记录 - 数据变更控制流程文档：记录任何对数据架构、数据模型或数据管理流程的变更，确保变更经过充分评估和审查。 - 数据变更日志：跟踪和记录数据变更的历史，确保变更透明和可追溯。 9. 数据审计和监控报告 - 数据访问和操作日志：记录数据访问和操作的详细日志，确保数据的可追溯性和审计能力。 - 数据治理效果评估报告：定期评估数据治理实施的效果和成效，确保组织目标的达成。 10. 沟通和培训材料 - 数据治理培训计划：确保所有数据管理人员、业务部门和技术团队理解数据治理政策和实践。 - 沟通和宣传材料：帮助全组织了解数据治理的重要性，提升数据治理的意识和参与度。 这些产出物有助于确保数据治理的系统性和可持续性，同时为组织提供清晰的规范和责任框架。
再来结合DCMM（数据能力成熟度模型）对各发展层级的描述：
1. 初始（Initial）：在这一层级，数据管理活动是偶然的、无序的，通常缺乏系统化的策略和流程。数据管理的工作多为应急性质，依赖于个人知识和经验。 2. 管理（Managed）：在这一层级，组织开始意识到数据管理的重要性，并设立了基本的数据治理框架和流程。这些管理活动通常是局部的和项目化的，但已开始进行标准化和一致性的管理。 3. 定义（Defined）：这一层级标志着数据管理的实践已被系统化，并通过标准化的流程、角色和职责得以实施。组织在各个领域已经形成了统一的管理方法，并建立了专门的数据治理团队。 4. 量化（Quantitative）：在这一层级，组织不仅有了正式的数据管理框架，而且这些框架和流程已经通过数据驱动的方式进行量化和自动化管理。组织能够定量地衡量和管理其数据管理实践的效果，数据的透明度和可追溯性得到进一步加强。 5. 优化（Optimized）：这一层级是数据管理成熟度的最高阶段，组织的数据管理活动已成为持续优化的过程。组织拥有强大的数据管理能力，并能通过持续改进和创新，提升数据治理的效果和效率，支持组织的业务转型和创新。
你会看到一个规范的，循序渐进的过程：从无序到系统化、从基础到高度成熟的提升过程。但要做这一切的前提是什么？
简单来说，数据战略才是数据治理的前提，但战略的目的在不同组织却大相径庭。
数据驱动的本质
现在即便是个人运营一个小小的自媒体，都要强调数据驱动。怎么选题，热点从哪来，垂直内容服务哪些读者，如何评估发布内容的质量，如何迭代优化内容生产流程等等。几乎每一个环节都是数据驱动的。
这是因为数字媒体平台本身就已提供了各种量化指标，如阅读量、点赞量、转发量、完读率、文章停留时长等等。电商同理也是如此。
在一个被创造出来的数字世界里，所有的一切都可以量化，量化的成本也是相对较低的。
然而，大量传统行业诞生在数字世界之前，不能说以前就没有数据，但覆盖范围不足，统计精度也不够，许多需要量化的指标在制定初期也会有大量争议。
我认为，无论是数据战略、数据治理还是数据驱动，本质都是在处理这些问题：
采集层：你要采集什么数据，现有还是新增的，新增特征能否量化；处理层：你要如何清洗、存储、分发数据；分析层：你要如何计算、组合、聚合数据；决策层：你要如何利用数据来进行预测。
上面的四个层次对于所有数据从业人员而言都无比熟悉，这也导致了人们常常无法理解数据治理这项工作到底与数据行业的其他岗位有何不同。再通俗点讲，任何个体打开一份Excel，开始整理信息（如商品选购、股票投资、书籍等等），他们都是在做数据治理。因此，回到组织层面来说，我们还需要理解数据治理的面向。
数据治理的面向
如果是一般企业内部，目标相对明确，一切为了经济利益服务，数据驱动与否直接影响企业效率，乃至营收利润等。在企业中做数据治理，只要围绕核心财务指标对业务向下演绎即可。
然而还有一类组织的数据治理工作更多是面向管理的。管理对象是组织架构上的各条线，除了技术与业务之外，还要考虑许多行政相关的要素。要在一个更为庞大的组织条线网中对相关方建立起约束。在建立约束的过程中，既要考虑过去、现在更要考虑未来。
如果说面向效益的数据治理工作是 3分技术，7分管理。那么，面向管理的数据治理工作则是：2分技术，6分管理，还有2分是行政。
还有一类企业，是对其他企业提供数据服务的，我们可以将其称之为：数据中间商。
数据中间商要处理的是互联网的非结构化数据，服务的则是企业客户。两者区别在于数据应用场景的不同，即两者的服务对象不同。
比如地图或外卖app的核心价值在于链接商家与个人。平台给商家带流量，商家为个人提供服务。产品一方面要为商家提供低成本接入，另一方面要为个人提供友好的使用体验。一切数据也是以此为前提而生长出来的，一切与此无关的数据也就不会被记录，不会展示，或把路径藏得很深，比如：品牌，商家信息，注册方等等。平台在链接商家之时，也不可能要求商家提供100％准确的数据，因为平台不是工商局，没有资格对录入信息进行二次审查。数据中间商想要让这些乱七八糟的数据产生价值，不得不想方设法去清洗出客户想要的信息。
数据中间商们如果无法管理好客户预期，那么中间的沟通成本将很高。因为客户普遍对大数据的认知都是：无所不知，无所不能。所以数据中间商数据治理的目标则是尽可能减少数据侧与客户认知间的偏差。
总的来说，一般企业内容面向财务，非盈利企业面向管理，数据中间商面向沟通。
后记
对于数据行业偏技术向的人而言，数据治理这个概念从诞生之初就让人困惑。
因为这本质上是一个管理概念，而不是技术概念。要解决的问题也都集中在管理层面，而不是各种高大上的技术难点亮点。如果数据治理工作只是按照DAMA体系来输出一堆文档，实际上又不去执行或是很难执行。相对而言，为什么不干脆抛弃概念，结合自下而上的执行来跑通一条又一条数据驱动路径呢？
这个问题就留给感兴趣的看官们斟酌吧。
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黑客/网络安全学习包
资料目录
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成长路线图&学习规划
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配套视频教程
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SRC&黑客文籍
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护网行动资料
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黑客必读书单
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面试题合集
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1.成长路线图&学习规划
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2.视频教程
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
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3.SRC&黑客文籍
大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录
SRC技术文籍：
黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！
4.护网行动资料
其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！
5.黑客必读书单
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