数据治理项目啟動前的必答三问

近一年以來，越來越多企業在考慮或正在啟動數據治理的項目。作為在該領域從業多年的人士，也常會被諮詢：數據治理不是很多年前就有的概念麼？為什麼忽然很多企業都在提及？是不是新瓶裝舊酒？和數據中臺之間有什麼區別？等等諸如此類問題。基於多年的業務經驗，發現多數企業在啟動數據治理項目前有以下三問：

1. 數據治理是什麼？為什麼需要做數據治理？
2. 數據治理的難點在哪裡？如何克服？
3. 數據治理與數據中台是什麼關係？二者可以協同嗎？

以下是這三個問題的解答：

1. 數據治理是什麼？為什麼需要做數據治理？

數據治理是現代企業信息化進程中，必須經歷的一個關鍵階段。

數據治理是指一整套企業全域數據管理的方法、流程、規範、制度、工具和技術的集合，通過數據治理可以確保數據的真實性、完整性、一致性、可用性和安全性，並實現數據的價值最大化。

數據治理是企業數字化轉型的基礎和先決條件，數據治理可以幫助企業構建統一、完整、可信的數據基礎，為企業的數字化決策提供堅實的數據支撐，並幫助企業提高數據的使用效率和價值。

2. 數據治理的難點在哪裡？如何克服？

數據治理的難點主要集中在以下幾個方面：

• 數據來源廣泛，數據質量難以保證。 企業內部數據來源廣泛，包括業務系統、外部數據源等，這些數據往往存在著質量問題，如數據不一致、數據不完整、數據不準確等，給數據治理帶來很大的挑戰。
• 數據管理複雜，數據治理體系難以建立。 數據治理涉及多個部門和職能，需要建立統一的數據治理體系和機制，以確保數據治理工作的有效性和協同性。
• 數據治理技術複雜，數據治理工具難以選型。 數據治理涉及多種技術，如數據質量管理、數據集成、數據安全等，企業需要根據自身的實際情況，選擇合適的數據治理工具和平台，以提高數據治理的效率和效果。

3. 數據治理與數據中台是什麼關係？二者可以協同嗎？

數據治理與數據中台是兩個緊密相關的概念，數據治理是數據中台的基礎和前提，數據中台是數據治理的應用和落地。

數據治理通過建立統一的數據標準、規範和管理制度，確保數據的真實性、完整性、一致性和可用性，為數據中台的建設提供可靠的數據基礎。

數據中台通過將數據治理工作與數據分析、數據挖掘、數據應用等工作相結合，為企業提供統一的數據服務和數據能力，幫助企業實現數據驅動的決策和運營。

數據治理與數據中台可以協同工作，共同為企業的數字化轉型提供支持。

結論

數據治理是企業數字化轉型的基礎和先決條件，通過數據治理可以確保數據的真實性、完整性、一致性、可用性和安全性，並實現數據的價值最大化。

數據治理的難點主要集中在數據來源廣泛、數據管理複雜、數據治理技術複雜等方面，企業需要根據自身的實際情況，選擇合適的數據治理工具和平台，並建立統一的數據治理體系和機制，以提高數據治理的效率和效果。

數據治理與數據中台是兩個緊密相關的概念，數據治理是數據中台的基礎和前提，數據中台是數據治理的應用和落地。兩者可以協同工作，共同為企業的數字化轉型提供支持。