随着新一代信息技术的应用，数字化落地产生的产品和服务覆盖了社会的方方面面，社会的数字化程度正在不断加深。同时，疫情期间地域产生的限制，让更多人意识到数字化应用带来的作用，加速了数字化增长的速度。

同时，数字化的普及也让社会的总体数据量得到了质的提升，据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球数据量的27.8%，数据已然成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。

数据治理是什么

数据治理其实就是指对数据进行治理，一般在企业中主要负责不断提高企业数据质量，实现数据价值。从定义上说，就是把企业中不同来源、不同业务、不同用户的数据，从格式不规范变为统一规划的数据、从没有规律变为统计分析的高质量数据、从零散的数据变为统一分类分级储存的数据。

要注意的是，数据治理不是一种技术，也没有严格的规范，准确来说就是指企业通过一种解决方案将数据从不好到好的处理过程，这个过程就是数据治理。不同企业有不同的数据治理方案，比如有些企业可能直接自上而下以企业为单位治理数据，也有部分企业选择从某项业务切入。

企业使用数据遇到的问题

1、数据孤岛

企业进行数字化转型过程中或是刚完成了基础信息建设，很容易在使用数据时发现一个问题，那就是每个部门或业务线都有属于自己的业务信息系统，这些系统之间相互分离，数据库也不能互通。技术和管理人员在调取数据，查看企业业务发展数据时，只能一个个进行处理，很容易出现错漏，遗漏关键信息，导致对企业业务发展情况产生误判。

2、数据缺失

数据的使用受限于数据的产生，企业如果没有提前对业务流程进行规范，没有形成数据驱动的意识，很容易让其产生的数据变得混乱，更有可能因为业务没有记录导致某项数据缺失，造成数据不全。而且这个问题有时候很难发现，只有当数据分析人员想要将数据转化为信息，进行数据可视化等时候才会发现。

3、数据不准确

企业在信息化建设初期，没有为业务部门安装业务信息系统，一线业务人员只能通过手动记录，将业务数据写在纸上或是用电脑一个个输入到Excel表格中。当下越来越多的企业追求自动化，其中一个重要原因就是人工在记录数据、信息时很容易出现错误，更别提一旦业务繁忙，错误概率更会成倍增加。

4、数据不及时

当下，社会的节奏越来越快，企业对业务、产品和服务进行调整优化的速度也在增加，在使用一些比较强调实时性的数据时，企业的技术、分析和管理人员需要在短时间内使用数据，一旦数据不能及时利用，这个数据就很有可能数据价值。尤其是遇到异常数据，企业需要在短时间内对其进行分析，找出问题原因，如果数据到不了位，业务就只能持续异常，影响企业健康发展。

数据治理常见问题

1、缺乏数据治理目标

企业在进行数据治理时没有对相关案例和理论方案进行调研，没有对高质量数据的概念，不能对企业当前数据质量进行评估，没有对数据质量的认识，当然也就没有目标建设。

举个例子，企业管理人员展开数据治理会议，会议人员不清楚高质量数据的属性，也不知道企业处于数据周期中哪一阶段，只能凭借经验为数据治理设立宽泛的目标，不能细化成需要完成的任务。

2、没有对数据治理的认识

企业没有为数据治理设置专门的团队，将数据治理看成企业新技术的应用，把数据治理任务直接分配给IT技术部门，听到数据这两个字就下意识觉得IT人员就能解决。

关于这个问题有个很经典的例子，企业管理人员正愁于怎样提高数据质量，在网上看到“数据治理”这个词，马上要求IT技术部门在企业中应用，根本没有意识到数据治理不是一种技术的应用就能解决的。

3、数据治理团队权限不足

数据治理是一种涉及到企业全周期的系统级工程，需要动员企业不同部门、不同业务线的全体员工，在日常工作中建立数据意识，将数据治理作为一种绩效考核标准。

企业组建数据治理团队时没有给予足够关注，导致这个新团队在企业中没有实际权限，只能游走于不同部门，晓之以理动之以情，即使对上反映要来的也只是口头权限，只能缓慢推动实施。

4、不能长期持续坚持

企业高层管理人员将数据治理当成短期完成的一次性工程，认为数据治理完成后企业的数据就不需要后续管理，数据质量会一直保持较高的程度，忽略了数据治理的实施过程，缺乏长期的坚持。

企业在进行数据治理时认为短期之内就能看到数据质量的大幅提升，对短期目标抱有很高的期望，等到数据治理团队开始后，才发现数据治理需要从规则建立开始，建立持续的企业数据闭环。

数据治理的正确流程

1、组建数据治理团队，给予实际管理权限

企业高层管理人员应该组建一支对数据治理有足够认识，在企业中有足够工作经验，有充足管理经验的数据治理团队，并在幕后持续进行关注，给予足够权限，保证各部门员工配合。

2、评估数据质量，确定数据治理任务

开始数据治理任务前，数据治理团队应该以数据的完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性作为标准，从数据分析角度评估企业当前数据质量，根据反馈来确定数据治理任务。

3、规范业务流程，建立规则文档

数据治理团队可以选择从业务流程，也就是数据产生的源头开始，对其进行规范化、流程化、标准化处理，并建立相关业务规则文档，保证业务部门能够在人员流动中保持数据治理意识。

4、确认业务指标，划分数据层级

在数据治理工作中，对数据进行指标、标签分类非常重要，数据治理团队可以和业务人员沟通协调，并要求合作为业务数据建立对应的指标体系，划分核心数据指标，进行分类分级。

5、进行信息化建设，优化数据机制

数据治理团队可以为企业进行信息化建设，安装业务信息系统，让业务数据能够自动传输到对应数据库，更进一步，还要部署商业智能BI，让不同数据库中数据经过ETL处理，自动存储到数据仓库。

6、建立监控预警机制，关注异常数据

在完成信息建设后，数据治理团队可以利用商业智能BI，协调分析和技术人员制作企业核心数据可视化监控页面，根据KPI指标和关键业务节点制定图表内容，实时查看企业异常状况。

7、完善业务数据闭环，促进数据可持续健康发展

数据治理团队可以对整个数据治理周期流程进行整合，形成一套完整的“业务-数据-处理-存储-调取-利用-分析-可视化-预警-决策-业务”闭环流程，让数据在过程中不断优化，持续提高数据质量。