140页深度干货，囊括15个典型成功案例，覆盖金融、集团、政务、制造、港口5大行业，全书从方法论到实践全面解码数据治理，开辟数据治理新范式，丰富内容可免费获取！

免费获取链接：https://fs80.cn/4w2atu

数字化变革的背景与趋势

我国的数字化变革从上世纪八十年代开始的，最早的信息化起步于企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、制造执行系统（MES）、产品全生命周期管理（PLM），发展到近年来又兴起了物联网、大数据、云计算、CPS、数字孪生、工业4.0、工业互联网，以及今天热炒的元宇宙。信息传播效率提升和成本节约推动数字化浪潮，数字化已经从辅助提升生产力发展到引起整体生产变革的层面。在这个过程中，人类经营活动的重点从真实物理世界逐渐过渡到虚拟数字世界，和企业经营相关的数据也越来越多。在这样的趋势和环境下，如何对数据进行高速、有效地处理、融合、重构，成为企业经营面临地真实问题：面对海量增加的数据量和不断虚拟化的外部数字环境，企业如何有效组织内外部信息数据资源，去辅助、落地和实现企业战略，从而为企业攫取最大价值。

从这个角度来看，数据治理是企业开展经营活动的必要条件了，抓住了数据治理就是抓住了企业开展数字化建设、形成数据资产的牛鼻子，数据治理成为企业竞争的核心要素，也成为企业数字化建设的切入点和抓手。

数据治理的概念与框架

数据治理是干什么的？按照国际数据管理协会（DAMA）的定义，数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。按IBM的定义，数据治理是企业通过不同的策略和标准提高组织数据的可用性、质量和安全性的一整套制度与管理活动，数据治理的目标是维护安全且易于访问的高质量数据，以获取更深入的业务洞察。

综合多个角度可以看到，数据治理囊括了从前端、后端业务数据库再到业务终端的数据分析全过程，形成闭环反馈系统，实现对数据的获取、处理和使用的全面控制。具体来讲，数据治理就是以服务组织战略目标为基本原则，通过组织成员的协同努力、流程制度的制定，以及数据资产的梳理、采集清洗、结构化存储、可视化管理和多维度分析，实现数据资产价值的获取、业务模式创新和经营风险控制的过程。

数据治理是一个囊括了顶层设计、制度制定与执行和不断循环改进的完整体系。如见下图

从图中可以看出，数据治理并不是某一个具体的系统应用，而是一个以系统工具为支撑、管理机制为基础的系统工程。具体来说，按照国际数据管理协会（DAMA）定义，数据治理框架包含11个数据管理领域。

DAMA-DMBOK2数据管理框架

企业数据治理体系的建设之路

数据治理体系建设中，重点探讨数据治理顶层设计、数据治理组织机制和数据标准化和数据标准化应用等工作。

数据治理体系的搭建首先必须明确企业的数据战略。数据战略包含短期、中期和长期目标。短期目标一般聚焦于企业的最基本管理决策和业务协同，通过解决企业最基础、最迫切需要、最能击中痛点的问题，来提升企业的管理决策、实现业务协同；中期目标一般着重于管理升级和业务创新，重在通过数据拓展新业务、构建新业态、探索新模式；长期目标则意在构建数字生态，

企业数据治理体系不仅仅是一个目标体系，同时也包括了相应的实施策略和行动计划。实施策略主要解决企业数据工作“由谁做”、“怎么做”、“做的条件”、“成功原因”等问题。行动计划是数据战略目标或指导方针而采取的具有协调性的计划安排，回答“谁”“在什么时间”“做什么事”“达成什么目标”的具体问题。

企业数据治理体系必须依托企业正式的组织机构，通过企业一把手带头、同时信息化部门主动联合业务部门形成一个“联邦制”的数据治理机制，最终形成业务部门与IT部门的合力。同时，在企业内部培养数据管理的文化，提高员工数据管理素养。

通过数据治理组织机制建立数据管理的核心职责，明确数据管控的活动、管理角色。在这里必须明确，企业应该建立实体化的数据管理专业组织，负责构建并管理数据管理体系，通过持续改进数据管理。着重于四个方面的工作，数据资产目录、数据标准、企业级数据模型和数据分布四个组件。

数据标准化是数据治理工作的基础，没有数据标准化就不可能有合理的数据治理体系。数据标准化工作包括数据标准规划、数据标准制定、数据标准发部和数据标准实施以及数据标准的维护。

首先，从数据结构、数据来源和技术业务角度进行的数据标准的分类。数据结构角度，可以从信息项分类、类型、长度、定义、值域等；从数据来源角度，可以明确出是基础类数据标准还是衍生类数据标准；业务角度，可以明确出是业务数据标准还是管理数据标准，数据主题是什么，技术角度，可以明确出信息技术对于数据标准的统一规范和定义。

其次，建立企业自己的数据标准。从国家、行业和企业业务实际出发，结合业务系统数据现状，定义企业自己的数据标准体系框架和分类。根据体系框架和分类，制定标准实施的分阶段和分步骤实施路线图。

最后，由数据标准管理的决策层审核数据标准体系框架和规划实施路线图，批准和发布。

在数据标准化的基础上，积极推进之上的应用开发。结合企业的实际业务开展，对业务数据进行数据分类，识别出基础数据、共享数据及专属数据。从企业业务的重要性，对基础数据中的主数据进行识别，按照数据标准的定义，形成企业自己的主数据定义。在数据治理的大框架下，对主数据的管控流程进行细化规范，根据对主数据进行管理所需的功能要求，规划主数据管理平台，从整体上实现对数据的有效管控。

通过对数据标准化的实施和应用，可以计与数据主题域的划分，将数据实体与数据主题域相对应，形成有数据实体的数据主题域，明确企业数据的使用模型，即明确出各类数据是由哪些业务部门和哪些系统所产生、修改、引用、删除，同时也梳理明确各类数据的不同权限。

最后，数据标准化基础上可以开展厘清数据流向的工作，明确出数据在各系统间的流转情况，明确出各系统间的数据交互情况，从而帮助企业开展后续的数据ESB（企业服务总线）工作、数据共享ODS和相应ETL的相关工作。

企业数据治理体系的改进和提高

数据治理的目标是提高数据的质量（准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性）、提高数据应用效率、确保数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在企业各组织机构部门的共享，推进数据资源的整合、服务和共享，从而提升企业整体的智慧化水平，充分发挥数据资产作用。

在企业数据治理体系建设过程中，贯穿着不间断和持续的改进和提高工作。通过数据治理过程和相应工具，企业可以提高数据质量，充分发掘数据资产的商业价值，进一步实现对业务的支撑、降低经营风险、安全保障，进一步提高风险控制和满足对外监管要求，提升企业的持续发展。