如何进行有效的数据治理，提升数据价值？

 在数据应用过程中，数据采集和数据治理是两大核心抓手。本文继《方法论 + 实践，全面解析数据采集方案》之后，作者王灼洲通过两大挑战、三大原则详细阐述了对于企业数据治理的思考。主要内容如下：

· 数据治理的定义和重要性
· 数据治理面临的两大挑战
· 数据治理的三大原则

一、数据治理的定义和重要性

在讨论数据治理之前，我们需要对于数据治理下一个明确的定义，数据治理到底包括了哪些范畴。从我们的视角来讲，数据治理，是指“组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理”。

数据的可用性，是指数据本身是可用的、可信的和质量有保证的，不会因为本身的数据质量给后续的数据应用带来问题；

数据的完整性，是指我们收集的数据本身是完整的，能够覆盖各类数据应用的需要，不会因为缺少了对某些数据的采集，而带来了数据资产的流失；

数据的安全性，则是指数据治理和分享的过程是安全可控的，这个过程不会侵犯用户隐私，不会给组织本身留下安全隐患。

数据治理的核心，就是帮助我们可以更早、更及时、更高效的发现埋点问题和数据问题，确保后续数据应用的正确性和价值传递。 因此，数据治理的重要性，是毋庸置疑的，它是所有数据应用的基础和根基，它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时，数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础，直接决定一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在数据应用过程中能否充分地发挥数据价值。

二、数据治理面临的两大挑战

在进行数据治理的过程中，通常会面临两大类挑战。