先问大家一个问题：公司的数据现在处于一种什么状态？
两年前我干数据工作时，团队总是会出现：
- 开会的时候不同部门因为“客户数量”根本对不上而争吵；
- 新来的同事想查找信息，却发现同一个产品叫法有好几个；
- 公司想搞个精准营销，却发现客户手机号一堆是空的，结果根本就执行不了。
听着是不是很熟？ 其实就是因为没有进行数据治理。说白了，数据治理可是一项必须要做的基础性工作。
但是要怎么做？怎样做好？有哪些架构？90%的人都说不出来，那么今天我就从这三个方面来讲讲数据治理，看完你就有了一个深入的了解了。
一、 为什么要进行数据治理？
要知道，数据治理是为了解决这些实际业务痛点、支撑企业健康发展。 它有以下作用：
1.支撑决策
如果决策者依据一份错误或不一致的数据报告做决策，很容易把公司带进坑里。数据治理的首要目标，就是保障数据的准确性和一致性。让团队提到“用户活跃度”，指的都是同一个概念，算的都是同一套逻辑。这样，决策才能建立在坚实的事实基础上。
2.提升效率
以前IT同事大量的时间花在哪儿？不是搞创新，而是找数据、洗数据。
数据治理会建立起一套清晰的规则和目录，告诉你数据在哪、叫什么、是什么意思、质量如何。这能极大地解放生产力，让员工能把精力花在更有价值的分析和工作上。
但是要怎么做最省时省力？
这里我建议用专门的数据集成工具， 比如FineDataLink就能设置清洗规则，在“数据管理”点击“清洗规则”就可以一键实现全局清洗，非常方便简单。
3.控制风险
随着 《数据安全法》、《个人信息保护法》 等法规的出台，不合规的数据处理方式会让企业面临巨额罚款和声誉损失。
这里我们可以在FineDataLink对不同部门不同人员进行权限设置，一旦安全出了问题就能快速定位相关人员。
要知道，客户信息、财务数据和核心技术资料等，这些都是企业的命脉，要避免核心数据被随意查看、拷贝、泄露。
4.释放价值
数据治理能将分散、杂乱的数据转变为结构清晰、质量可靠、可供业务直接使用的有效资产。我一直强调，数据治理的根本驱动力来自业务需求，而非技术理想。 它的最终目的，是让业务运行得更顺畅、决策更智能、发展更稳健。
了解了数据治理的必要性，那么这项工作应该如何启动和推进？ 用过来人的经验告诉你，成功的数据治理必须遵循清晰的路径，急于求成往往会适得其反。
二、 怎么进行数据治理工作？
数据治理绝对不是一个单纯的IT项目，它是一场涉及组织、流程、技术的企业级变革。想成功，必须讲究科学的方法。
1.获得高层支持
这是所有工作的起点，你必须争取到公司高层的真正理解和支持。
要让他们明白，数据治理是一项长期投资，短期内可能看不到成果，但它关乎企业未来的核心竞争力；最好能成立一个由高层监督的数据治理委员会，明确这项工作的战略地位。
2.摸清家底，建立规则体系
- 盘点资产： 先搞清楚手里的数据。把公司各个系统如ERP、CRM、OA等的核心数据资产梳理一遍，形成一份数据资产清单。
- 建立标准： 这是核心。我们需要统一语言。比如，全公司统一叫“客户ID”，而不是叫“客户编号”，也不叫“客户代码”。定义好每个数据字段的含义、格式、来源和责任部门。
- 明确权责： 每个重要的数据，都必须有一个负责人。比如产品数据的负责人应是产品管理部门。这个负责人要对这个数据的定义、质量和安全负责，避免部门之间相互甩锅。
3.聚焦核心场景
千万不要一上来就搞全面治理，不仅费时，问题还是快速没解决，所以最好是从业务价值最高、痛点最明显的场景入手。
举个例子：
对于“客户主数据”，它关系到所有业务部门，同时它出现的问题很多。那么我们把它的标准定好，把重复、错误的客户信息清理干净，建立一个唯一、准确的“客户中心”。你看，这样一来查找和核对数据是不是就很清楚了？
4.善于利用工具
当规则制定好后，需要借助技术工具来固化和管理。
- 数据建模工具： 帮助我们用统一的标准去设计数据库。
- 数据血缘工具： 当某个数据源出问题时，能快速定位影响哪些报表和业务。
- 数据质量平台： 可以定期自动地对数据进行检测，比如检查关键字段有没有空值、数据是否符合业务规则，并生成质量报告。
- 数据安全平台： 在公司的各种数据系统中，严格落地权限管理，确保数据不被越权访问。
5.员工培训管理
数据治理不是一次性的项目，而是一项需要长期坚持的管理活动，它需要通过持续的沟通、培训和宣贯，让全员都认识到数据的价值，并理解自身在数据管理中的责任。
当我们明确了行动步骤后，一个支撑所有这些工作的框架性概念就十分重要了。这个框架就是数据治理架构，它确保了各项工作能够协调、有序地开展。
三、 数据治理架构怎么开展？
这个架构通常包含三个核心部分：组织架构、制度架构和技术架构。这三者缺一不可。
1. 组织架构：谁来干
数据治理不能只靠IT部门单打独斗，必须建立一个层次分明的组织体系。
- 决策层： 由企业高管和业务负责人组成，负责审批战略、裁决争议、提供资源。
- 管理层： 这是一个专职的团队，负责制定具体的管理办法、协调资源、推动项目执行、监督和考核。
- 执行层： 由业务部门指派人员，负责本领域内数据标准的定义、质量监控等具体工作。
没有清晰的组织架构，所有规则都会难以落地。
2. 制度架构：怎么管
这是数据治理的“法律体系”，把所有规则和流程书面化、制度化。
- 管理办法：比如 《数据标准管理办法》、《数据安全管理办法》 ，明确各项管理活动的具体要求和流程。
- 流程和细则： 这是操作手册，比如“数据标准申请流程”、“数据质量问题处理流程”。
3. 技术架构：用什么干
技术是让制度高效落地的赋能者。一个典型的数据治理技术架构，会包含以下几层：
- 数据源层： 公司里所有的业务系统数据库、文件、日志等。
- 数据集成与存储层： 通过ETL等工具，把数据从各个源头抽取出来，集中到数据仓库或数据湖里。
- 数据治理核心层：
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- 元数据管理： 包括它在哪、谁创建的、是什么意思、和谁有关系。
- 数据标准管理： 存储和管理我们制定的所有数据标准。
- 数据质量管理： 配置质量规则，自动检测并报告问题。
- 数据安全管理： 管理数据的分类分级、加密、脱敏和访问权限。
- 数据服务与应用层： 把治理好的、干净的数据，通过API、报表、分析平台等方式，提供给业务人员和使用。
这个技术架构，本质上就是为我们前面提到的所有工作，提供了一个统一的、自动化的管理平台。
总结
你看，数据治理本质上是一场关于“秩序”的建设，是解决我们日常工作中数据冲突、效率低下和决策失准等实际痛点的系统性方法。
说白了，数据治理就是要确保数据干净、安全、可信，能够作为决策的依据，这才是我们所追求的数字化转型和智能化升级，同时还是企业能够长久活下去的秘诀。你说对不？
