Data+AI━━终于学明白了数据治理

前言

数据治理，一听起来好像是技术人员才会关心的事情，但实际上它和每个企业的日常运营息息相关。
简单来说，数据治理是指企业如何有效管理和使用他们所有的数据资产，以确保数据的准确性、安全性、合规性，并能从中挖掘出有价值的商业洞察!

数据治理是什么

为啥要做数据治理？

假如，你的公司有海量的数据，分散在不同部门、不同系统里——有的藏在老旧的ERP系统里，有的存储在某个新兴的数据湖里，还有一些被锁死在无法访问的数据库里。这些数据互相不通，彼此独立，变成了“信息孤岛”。当决策层想要通过数据做出明智的商业决策时，才发现数据质量堪忧：重复的、过时的、甚至错误的数据堆积如山，无法直接应用。

这就是没有数据治理的后果：数据变成了负担，反而让企业效率降低，失去竞争优势。做数据治理，就是要打破数据孤岛，把数据变得有用、可控、并且在需要时能快速提取出信息，让数据真正变成“生产力工具”。

对于数据治理的目标，每家企业都在追求高效的运作模式，而数据治理的核心目标就是帮助企业利用数据来提升运营效率，降低合规风险，并为未来的增长打下坚实基础。好的数据治理能够确保：

• 数据来源清晰，管理规范。

• 数据的质量得到有效保障。

• 数据的安全和隐私问题得到妥善处理。

• 数据在企业内部能够流畅共享，打破信息孤岛。

数据治理的策略

统一的数据标准化：数据就像语言，得先统一口径才能沟通。

每个部门、每个系统的数据格式可能都不一样，就像不同地区的人