（一）构建数据标准体系

构建数据标准体系的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据治理工作打下坚实的基础，为数据资产管理动提供规范有效依据。

数据标准化的过程是通过数据管理平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换、加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。首先，通过要求数据语义遵循确定规则来减少源数据的不确定性、减轻数据交换的障碍。其次，数据标准的兼容性为企业相互共享提供可能，在不同场景和环境中使用数据产品或服务，可以使数据产品或服务正常流转运行。数据标准体系的建立可有效提升企业数据治理的效率，降低数据治理成本。 

参考：什么是数据标准？如何做好数据标准管理落地？

（二）提升数据质量

数据作为产生业务价值和实现业务目标的基石，数据质量已成为企业实现业务目标的一个极其重要的因素。数据的质量问题在一定的角度上反映出企业数据治理过程中存在的一些问题，分析数据质量问题可以帮助企业找到问题的源头。

高质量的数据对管理决策，业务支撑都有极其重要的作用。企业的数据质量与企业经营业绩之间有着直接的关系。高质量的数据可以保持公司的竞争力，在企业市场竞争时期立于不败之地，而低质量数据往往会导致错误的业务决策。提升数据质量能够为企业提供结构清晰的数据，是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提。

参考：数据治理：数据质量提升十步法（PPT）

（三）推动数据安全体系建设

企业数据安全体系建设是数据治理和信息生命周期管理的基础，通过对企业内部的数据全生命周期的盘点梳理，可以帮助确定企业数据所有权的适当分配及建立完善的权责制度，满足监管及合规要求。在企业数据治理过程中，数据安全能力的提高成为数据价值共享的关键，推动数据安全体系建设是企业数据治理的必要环节。

企业根据数据资产对企业的重要程度，为数据打上不同的标签，对敏感数据进行分级分类，根据数据所属的级别，明确数据的使用范围、开放方式、不同等级的数据在不同场景使用不同的安全策略。企业可以采取数据泄露防护、加密、权限管理等技术手段，对企业机密数据提供进一步的保护，从而降低数据泄露带来的风险。 

参考：数据安全治理体系建设方案（附PPT）

（四）推动数据资产体系建设与管理

数据治理是实现数据资源向数据资产转变的重要载体，基于数据治理形成的数据资产体系作为企业各业务数据服务的提供方，在建设过程中需匹配企业战略规划，从全局维度将自身平台能力与数据能力赋能业务。同时，数据源不断地向数据资产平台输出数据，即业务产生数据，数据服务业务，形成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化、业务智能化的一套闭环、高效的数据资产体系与数据服务能力。

企业如何进行数据资产管理、提升数据质量、挖掘数据价值并通过数据赋能业务，已成为企业数据治理的核心问题。企业通过建设统一的数据资产管理平台，综合管理所有数据资产，可实现数据资产的智能化管理，充分发挥数据的潜在价值。数据资产平台作为一体化的数据资产管理工具，通过制定元数据模型、数据标准等规范，采集并建立完整的数据资产目录体系，打通数据关系网络，实现数据的标准化和资产化管理。 

参考：46页PPT | 数据资产目录建设方案

（五）推动数据管理组织体系建设

数据管理组织体系涉及业务、IT、管理等方方面面，仅仅依靠技术部门来推动和开展数据管理工作无法取得成功，只有来自更高层管理者的驱动力，建立自上而下的跨部门、跨业务条线的组织体系，才能保证企业内部的高效协作，推进数据治理各项任务的有效执行。

实践证明企业的数据管理办公室、数据管理部可协助企业制定公司级的数据管理制度、流程、机制，建立并维护企业级数据架构，监控数据质量，披露重大数据问题，建立专业任职资格管理体系，提升企业数据管理能力，推动企业数据治理制度文化的建立和传播。

参考：数据治理咨询项目：《XX集团数据管理办法》.doc

（六）促进数据应用及共享

数据治理的主要目标之一是推动数据有序、安全地流动，以便最大程度地挖掘和释放数据价值。数据流动则需要推动数据的开放分享，实现数据的汇聚、建模、共享。数据的开放共享的核心在于数据汇聚，打破数据孤岛，实现数据价值的流通；重构数据获取及应用方式，重塑从数据供应到消费的链条；建立高效、规范的自助消费数据应用。

数据治理可有效促进数据应用及数据共享，使更多的企业组织充分地使用已有数据资源，减少信息收集、数据采集等重复劳动和相应费用，而把精力重点放在开发新的数据应用及系统集成上。数据应用及共享可以为企业组织带来降低运营成本、增强业务能力、提高效率、集中访问数据以减少重复数据集、促进组织间的沟通与合作，加强参与组织之间的联系等益处

参考：企业数据湖+数据资产+数据中台实施方案（PPT）

那么如何做好企业数据治理工作？笔者认为数据治理有三个关键方面：

• 角色：明确数据治理的责任人，包括数据督导、数据建模/架构团队和数据库管理团队。
• 要素：定义数据治理的关键要素，包括数据定义、数据模型、数据技术平台、数据生命周期管理和数据治理KPI。
• 流程：建立数据治理的核心流程，包括定义数据对象、保证数据质量、制定与管理数据SLA、管理数据模型与架构、管理数据性能与容量、管理数据可用性、管理数据备份与恢复、管理数据持续性和管理数据安全性。

首先要建立企业级数据治理团队，组织配置如下:

• 数据督导团队：负责数据分类、定义、质量监控和SLA管理。
• 数据建模/架构团队：负责数据模型的设计和维护，以及数据技术平台架构的规划。
• 数据库管理团队：负责数据库的日常运维管理，包括数据备份、恢复、性能优化和安全保障。

有了组织保障，还需明确数据治理的几大要素：

• 数据定义：定义数据对象、属性和负责部门，确保数据的一致性和完整性。
• 数据模型：建立数据概念模型、逻辑模型和物理模型，为数据存储和使用提供指导。
• 数据技术平台：规划数据集成、集合、存储和访问的技术架构，确保数据的高效利用。
• 数据生命周期管理：明确数据全生命周期的存储规范，包括存取速度、备份和恢复要求、迁移日期、保留期限和保护方式。
• 数据治理KPI：定义数据治理的主要考核指标，如完整性、准确性、及时性等，评估数据治理的效果。

接下来重点介绍下数据治理9大核心流程：

• 定义数据对象：识别数据对象，评估其价值，并进行分类和定义。
  
• 保证数据质量：评估数据质量，制定数据质量策略和步骤，并执行数据质量审计。
• 制定与管理数据SLA：定义服务水平标准，协商服务承诺，并评估和汇报服务水平实现情况。
• 管理数据模型与架构：为数据元素建模，定义数据元素分类，并建立与物理数据库、应用架构和业务流程的交叉引用。
• 管理数据性能与容量：规划数据性能和容量管理，采集数据性能和容量衡量标准，并监视和分析数据性能和容量。
• 管理数据可用性：定义数据可用性计划，跟踪数据可用性，并分析和汇报数据可用性。
• 管理数据备份与恢复：确定备份和恢复需求，制定备份/恢复计划和步骤，并执行备份和恢复操作。
• 管理数据持续性：制定和维护数据持续性计划，保持数据持续性的就绪性，并执行数据持续性计划。
• 管理数据安全性：分析数据安全性暴露情况和风险，制定数据安全性策略，并管理数据安全性。

在对标数据治理最佳实践时，企业可以从已经通过各种流程和模板的其他企业成功案例那里学习。每个企业都是不同的，需要根据其流程定制和调整数据治理实践，不建议“照葫芦画瓢”。数据治理的最佳实践总结如下：

人人都知道数据的重要性，它可以带来数字化转型，助力企业超越其竞争对手。如果没有适当的数据治理，即使是一个简单的业务，也很难运行。企业在开展数据治理工作时，可参考如下实施建议：

1. 制定数据治理实施计划，明确目标、步骤和时间表。
2. 建立数据治理团队，并对其进行培训。
3. 开发数据治理工具，并建立数据治理平台。
4. 开展数据治理试点项目，逐步推广数据治理经验。
5. 建立数据治理考核机制，评估数据治理的效果。
   内容为转载，如侵删

   《数据资产管理白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1073

   《行业指标体系白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1057/?src=bbs
   
   《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001/?src=bbs
   
   《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1004/?src=bbs
   
   想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs
   
   同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack