数据治理：挑战与应对策略-优快云博客

数据治理涉及组织对数据的可用性、完整性和安全性的管理。它的重要性体现在数据应用的价值，但面临多业务系统整合、数据采集技术、用户隐私安全、组织架构配合和业务迭代的挑战。数据治理是一个动态过程，涉及数据使用者和生产者的协作。应对策略包括从应用倒推确定治理方案，通过确定需求、映射数据模型、选择采集技术、数据集成和校验来实施。

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一、什么是数据治理

1.数据治理的本质

数据治理的本质是组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理。

可用性指数据可用、可信且有质量保证，不会因为分析结果的准确性造成偏差，从业者可以放心地根据数据结果做业务决策；完整性分为两个方面，一方面指数据需覆盖各类数据应用的需要，另一方面指不会因为数据治理没有到位而造成数据资产的流失，也即影响数据资产的积累；安全性指治理和分享过程需安全可控，不侵犯用户隐私，且不会给组织留下安全隐患。

2.数据治理的重要性

数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响所有数据应用的价值。

无论是基于数据看报表，还是做交互式的多维分析，还是做更复杂的个性化推荐，所有的数据应用都需要有一个良好的数据治理结果。

数据治理是组织数据资产沉淀的基础，数据治理的好坏直接决定了组织的数据资产能否得到沉淀，能否充分地发挥价值。

在经费条件允许的情况下，可以将企业的所有数据整合在一起，通过良好的权限管控，充分的共享，聚合所有的业务部门一起去探索数据的应用，因为数据中台本身就承载着组织内部所有数据的整合分享角色。

二、数据治理面临的挑战

问题主要分为两类：一类因“技术”而起，一类因“人”而起。

1.多业务系统多数据源的整合挑战

企业想要做的数据应用越多，所需的数据就会越多，所要去获取的数据源也会增多，而相应的数据处理也会越多，这是一个极为显而易见的问题。

2.数据采集技术上的挑战

近年来，许多公司都在尝试将自己的业务线上化，都需要通过数据对用户进行分析与运营，如何精准采集可用的用户数据以及其他相关数据，都将是数据采集在技术层面上面临的挑战。

3.用户隐私与安全挑战

用户隐私与安全不仅是对技术挑战，更多的是一种意识上的挑战。企业需要准确把控数据采集的红线，比如针对欧盟范围内的国际业务，就需要参考 GDPR 的相关规范。

在国内，很多银行券商等企业也同样拥有一套完善的数据合规要求，甚至已经细化到“某个特定字段对于某一个特定人可看但不可下载”的程度，这些都是需要在进行数据治理时考虑的因素。另外，如果需要在公网传输交换数据，也同样需要思考数据如何防止窃取和伪造的问题

4.组织架构与部门隔阂带来的配合

部分组织在数据治理的过程中速度过慢，成效不好，其中一个很重要的原因是权责、部门配合等方面存在问题。很多情况下，生产数据、使用数据、分析数据的工作人员分布在不同的职能线与部门，角色不同，立场也不同，这些客观存在的影响因素都会影响整个数据治理的最终结果。

5.业务持续迭代中带来的挑战

在互联网行业中，尤其是业务迭代较为迅速的团队里，通常存在“1.0 版本的数据质量最优，1.1 版本不行，2.0 版本完全不可用”的说法，说明第一次做数据治理时，极重视数据质量，会有完善的流程来保证埋点的准确性，本身也没有太多的包袱；而在后续的产品迭代中，如果流程和标准的迭代相对滞后，整个数据治理的结果也会随着受影响，最终导致整个数据质量低劣，直至所谓的“完全不可用”。

三、数据治理与组织架构

上述内容已经提到关于组织架构的内容，因其重要性将在本部分单独说明。

1.数据治理是一个动态的过程

数据治理实际反映的是组织问题、文化问题，这也是许多公司为了明确权责划分而建立数据治理委员会的原因。同时，还需要明确的程序与执行程序的计划，明确的程序指对数据进行治理所需经历的阶段、问题有明细的了解，执行程序的计划指每一步需要解决哪些问题。当公司的主流业务发生变化时，组织架构会随之改变，接而带来数据治理层面的变更，所以，数据治理是一个动态的过程，伴随整个业务变更与组织架构变更。

2.数据治理中的两个核心角色

第一，数据使用者，通常集中在产品经理、数据分析师、营销经理、运营经理等岗位，有查看报表、数据分析、用户画像、用户运营等需求，他们属于数据治理的受益者。

第二，数据生产者，通常集中在前端开发、后端开发、数据工程师、ETL 工程师，有埋点、打日志、做数据 ETL 的需求，他们属于数据治理的付出者，可能看不到直接收益，反而增加工作负担。