什么是数据治理？
数据治理 （DG） 是通过控制数据使用的内部数据标准和策略，来管理企业系统中数据的可用性、可访问性、完整性和安全性的过程。它被广泛应用于公司和组织以保证数据质量，优化决策制定过程。这样的流程能保证数据可信易用，从而推动业务计划、提供决策信息并推动数字化转型。
如果没有良好的数据治理策略，不同系统中的数据可能不一致，从而影响商业智能（BI）、企业报告和分析应用程序的准确性。例如，客户名称在销售、物流和客户服务系统中的呈现方式可能不同。这将使得数据集成工作复杂化，同时也会引发数据完整性问题。此外，可能无法识别和修复数据错误，这将进一步影响BI和分析的准确性。
提升决策能力
良好的数据治理服务能为企业领导者、员工和自动化系统提供全面支持，从而增强决策能力。一致的数据政策和流程有助于增强数据的信任，提高数据驱动决策的能力。
提高数据质量
数据治理的有效实行能提升数据的可发现性，从而提高企业的数据质量。虽然数据治理和数据质量提高关注点不同，但其目标有所重叠。这些目标包括数据标准化、一致性等。数据质量关心的是数据的有用性和完整性，而数据治理关心的是数据的位置和负责的人员。然而，通过处理数据治理，我们可以更轻松地解决数据质量的问题，提升数据质量。
更流畅的协作
通过数据治理，各个公司部门可以解决数据定义的争议，并在概念化数据的含义以及如何使用数据时达成一致。通过跨角色的数据共享和责任共担，我们可以构建出组织的数据素养（在业务环境中读取、写入和交流数据的能力）。
保证数据安全
数据安全和隐私是数据管理的重要功能，尤其是随着人工智能技术的普及，数据的重要性愈发凸显，因此，无法保护数据的风险巨大。数据的有效安全保护很大程度上依赖于数据治理和数据目录，通过这些目录，您可以明确敏感数据的存储位置、是否应加密以及哪些用户和组应具有访问权限。在数据泄露事件发生时，数据目录中的元数据能让您了解已泄露数据的范围，从而显著降低潜在风险。
数据治理面临的挑战
随着数据量和种类的增加，有效数据治理的挑战只会变得更加困难。
数字化转型技术使新数据源出现了爆炸式增长。例如，手机使得人们能够更深入地了解人类活动和位置，这在十几年前是难以想象的。位置信息能帮助公司更好地了解详细的客流量模式——不仅是某个地点的访客数量，还有谁在访问以及何时访问的信息。如果您能有效地利用这些数据，将可能改变游戏规则。
然后是非结构化数据的挑战。视频、电子邮件、社交媒体帖子和类似的非结构化数据源给数据治理带来了一系列新的挑战。
随着人工智能和机器学习的普及，组织必须准备应对数据治理可能带来的混乱。这就需要采取全面、主动的数据治理方法。这个过程应从全面的数据资产清单开始，通过分析该清单确定最重要的元素，然后采用优先推进数据治理的策略。
如何进行数据治理
明确目标
在开始数据治理的旅程之前，我们需要首先确定要达成的目标。就像在旅行中，如果你不知道要去哪里，你就不能到达目的地一样，明确的目标可以帮助我们在数据管理过程中收集、存储、组织、分类、分析、保护和维护数据。只有明确了目标，我们才能确保我们只管理那些真正需要的数据。
制定计划
一旦明确了您的目标，就必须制定一个行动计划。计划的第一步是确认并收集那些真正了解其部门数据使用情况和其需求的人员的意见。这将有助于您制定数据管理计划，包括计算数据使用量估计值、设置数据访问权限准则、确定数据存档方式、分配数据所有权和管理权限等等。随着时间的推移，该计划将作为参考指南和动态文件，随着数据需求的变化而进行调整。
保证数据质量
数据不是一成不变的，客户和供应商地址的变化就是一个典型的例子。当客户或供应商更改他们的地址时，需要某种机制来允许他们更新地址，或者更好的是，一种通知系统并自动更新的机制。人们常常会意识到，在一个系统中会出现许多这样那样的变化，而且维持数据的准确性可能需要花费大量的时间和精力。
保证数据安全
数据安全在所有组织中都至关重要。当破坏者者渗透到组织中时，他们通常会试图窃取、破坏、删除和/或加密数据，以迫使公司支付赎金。数据管理在保护组织的重要信息方面发挥着关键作用。它使你能够更好地了解你的数据，因此你可以有选择地对更敏感的信息应用更强的控制和隔离级别。需要注意的是安全是一个不断发展的目标，静态的安全策略方法很快就会过时。持续监控最新威胁并确定是否需要相应地调整安全策略非常重要。
建立数据治理团队
即便是中型企业的数据也极其复杂，很难有人能独立理解和管理所有的数据。然而，要成功实现数据治理计划，您需要了解业务以及业务中生成和使用数据的人员，这就是为什么建立一个由数据专家和业务专家构成的数据治理团队。