18、数据治理与产品思维：企业数字化转型的关键要素

数据治理与产品思维：企业数字化转型的关键要素

1. 数据治理的核心概念与重要性

数据治理（DG）是基于内部数据标准和政策，管理企业系统中数据的可用性、可用性、完整性和安全性的过程，同时也控制数据的使用。有效的数据治理确保数据一致、可信且不被滥用。在企业面临新的数据隐私法规，且越来越依赖数据分析来优化运营和推动业务决策的今天，数据治理变得愈发关键。

1.1 数据治理的相关角色与构成

• 数据管理员 ：在数据管理和治理中扮演着功能性角色，负责确保企业内部的数据政策和标准得到实施和遵循。
• 数据完整性 ：指在数据的整个生命周期内维护和保证数据的准确性和一致性，这对于存储、处理或检索数据的任何系统的设计、实施和使用都是至关重要的方面。
• 数据治理项目构成 ：一个精心设计的数据治理项目通常包括一个治理团队、一个作为管理机构的指导委员会和一组数据管理员。他们共同制定数据管理的标准和政策，以及主要由数据管理员执行的实施和执行程序。企业应在企业层面进行大数据设置和治理，而不是在业务部门孤立进行，这是企业成功的必要条件。

1.2 数据治理的目标与挑战

• 目标 ：数据治理的一个关键目标是打破组织内的数据孤岛。这些孤岛通常在各个业务部门在没有集中协调或企业数据架构的情况下部署独立系统时形成。数据治理旨在通过一个协作过程协调这些系统中的数据，让各个业务部门的利益相关者参与其中。另一个目标是确保数据得到正确使用，避免将数据错误引入