【數據治理 | 什么是數據治理_數據治理包括哪些內容】

　　一、數據治理概述

　　1、“WHAT” 什么是數據治理?

　　數據治理，是指提升數據的質量、安全、合規性，推動數據有效利用的過程，包含組織數據治理、行業數據治理、社會數據治理等。

　　2、“WHY” 為什么要做數據治理?

　　隨著數據量的爆炸式增長、數據來源的日益多樣化以及數據應用場景的不斷拓展，數據質量參差不齊、數據安全隱患重重、數據孤島林立等問題逐漸凸顯，嚴重制約著企業對數據價值的挖掘和利用。

　　二、數據治理理論

　　1、“OBJECTIVE” 數據治理目標

　　數據治理的核心目標是以業務背景及用數需求為映射，確保數據在其整個生命周期中保持高質量、安全性、合規性和可用性，實現數據價值最大化，助力提升決策質量、增強業務效能。

　　2、“PRINCIPLE” 數據治理原則

　　數據治理的原則是指數據治理應嵌入到企業的業務流程中，確保數據管理與企業戰略一致，通過明確職責、制定統一策略、合理配置資源、建立績效評估體系，保障數據治理活動的合規性和有效性。

　　3、“FRAMEWORK” 數據治理框架

　　數據治理框架是指導數據治理實施的結構化模型，通常包括組織架構、標準體系、流程體系、技術體系和評價體系，完善的數據治理框架能夠為企業提供了一個全面、系統的指導思路，并規范數據治理行為，提升數據治理效果。

　　4、“PROCESS” 數據開發流程

　　數據治理首先要明確相關業務背景及用數需求，從而明確數據口徑和實施方案;之后將進入ETL過程，完成數據從數據源到目的端的匯聚、轉換、清洗、匯總、抽取及發布;最后就是根據用數反饋和質量監測不斷優化數據。

　　5、“STANDDARD” 數據管理標準

　　數據管理標準是指導組織在數據管理活動中遵循的一系列規范和準則，旨在確保數據的一致性、準確性和可操作性，目前重要的數據管理標準體系/模型有DAMA、DMM和DCMM等，它們在數據管理標準的制定和實施中發揮著關鍵作用。

　　三、數據治理方法

　　1、“QUALITY” 數據質量管理

　　數據質量管理是確保數據準確性和一致性的關鍵環節，包括數據清洗、數據驗證、數據監控、數據審計，通過數據質量管理能夠有效提升數據的可信度和可靠性。

　　2、“SECURITY” 數據安全治理

　　數據安全治理是指在數據治理過程中，采取一系列技術和管理措施來保護數據的機密性、完整性和可用性，防止數據泄露、篡改和丟失。它包括數據加密、訪問控制、數據脫敏、安全審計和合規性管理等，通過數據安全治理能夠降低數據安全風險，保障企業數據資產的安全和合規使用。

　　3、“STANDARDIZATION” 數據標準化

　　數據標準化是指通過制定統一的規則和標準，將不同來源、格式和結構的數據轉換為一致的形式，以便于存儲、處理和分析，它涵蓋了數據命名、數據類型、數據格式、數據單位等多個方面，數據標準化不僅提升了數據的質量和一致性，還促進了數據的共享和系統集成。

　　4、“INTEGRATION & SHARE” 數據集成與共享

　　數據集成與共享是指將來自不同數據源或不同系統的數據進行融合，形成統一的數據視圖，以便于存儲、處理和分析，這一過程通過數據抽取、轉換和加載(ETL)等技術手段實現，旨在打破數據孤島，促進數據在組織內部和外部的流通與共享。

　　5、“CYCLE” 數據生命周期管理

　　數據生命周期管理是指對數據從創建到銷毀的整個過程進行系統的管理和控制，它涵蓋了數據的創建、存儲、使用、共享、歸檔和銷毀等階段，確保數據在每個階段都得到適當的處理和保護。

　　6、“METADATA” 元數據管理

　　元數據管理是指對元數據的創建、采集、存儲、整合、維護、應用和共享等過程進行系統的管理和控制，以確保元數據的質量、一致性、準確性和安全性。元數據管理是數據治理的核心組成部分，能夠幫助企業更好的理解和管理數據資產。

　　7、“MASTERDATA” 主數據管理

　　主數據管理是指對企業的核心業務數據進行統一管理和維護，以確保其準確性、一致性和完整性，這些數據通常包括客戶、產品、供應商和員工等關鍵信息。通過主數據管理助于消除數據冗余，提高數據處理效率，并促進跨部門和系統的數據共享。

　　五度易鏈(北京篤威爾數字技術有限公司)作為業界領先的數據服務商，針對各行業領域，以實體業務背景及用數需求為映射，深度融合大數據與AI技術，從采、治、存、管、用五大方面構建數據治理體系，提供高效、精準的大數據治理解決方案，從而助力企業數據整合、分析與應用，加速數字化升級，驅動業務增長。