数据治理是一个对企业数字化转型至关重要的一个环节，关乎着企业核心数据是否能被规范化管理、数据的价值是否能被充分发挥等等。说白了能给企业实现降本增效、业务精细化运营、重要决策制定、产品优化迭代等多方面的收益。

说到数据治理，我们得清晰认识到以下几点。

• 什么是数据治理？
• 为什么需要数据治理，痛点？
• 什么时候进行数据治理？
• 数据治理涉及的人员职责是怎么划分的？
• 数据治理能给企业带来什么？

1 什么是数据治理？

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行，最终保证数据的可用性、数据质量和数据安全。

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2 为什么需要数据治理？痛点

往往企业向数据化转型的途中，使用数据的同时会涉及到很多痛点，这些痛点可能来源于业务、技术、运维、产品等不同的和数据相关的成员，具体的痛点大致可以分为以下几类(包含且不局限于此)，且附上对应的解决方案。

3 什么时候进行数据治理？

• 数字化转型的初期
  • 从规范、流程标准化等方面进行管控
• 数字化转型的中期
  • 针对数据使用遇到的痛点，阶段性的进行改造，通常每个治理的方向可以立一个里程碑，通常可以多方并行治理
    • 产品设计治理对应的功能，如指标维度管理系统、元数据管理系统、数据地图、数据资产线上化、指标集市、运维视图、任务血缘、表字段血缘等
    • 平台研发功能并上线
    • 数据开发与治理人员按照治理的要求实施对应的治理策略，如制定数据质量校验规则，配置关键节点监控告警、数据清理、数据运营盘点等

4 数据治理涉及的人员职责是怎么划分的？

数据治理是一项非常抽象且庞大的内容，单靠一个人或者单个团队很难达成理想化的效果，所以在数据治理的过程中需要根据企业的体量、业务的复杂度等角度对数据治理的组织架构进行专业的划分。

上图是比较详细的数据治理委员会的组织架构。

5 数据治理能给企业带来什么？

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