一文了解数据治理基础知识 .pdfVIP

1.数据治理的定义

数据治理是指企业对于数据及其相关流程和系统，进行规划、监督、控制及优化的

过程。它是管理企业数据资源的一种方法，旨在确保数据的质量、安全性、合规性和有

效性，同时还可以提高数据的价值，为企业决策提供有力支持。

2.企业进行数据治理的原因

随着企业业务的不断扩张和数字化转型的深入推进，企业内部的数据越来越

多，数据管理的难度也越来越大。而数据治理可以帮助企业解决以下问题：

数据合规性：数据治理可以确保企业符合各种法规、标准和政策的要求，避

免因违规使用数据而带来的风险和损失。

数据质量：数据治理可以确保数据的完整性、准确性、一致性和可信度，提

高数据质量，从而提升决策的准确性和效率。

数据安全性：数据治理可以确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露、攻

击和滥用，保护企业的核心资产和利益。

数据价值：数据治理可以发掘数据的潜在价值，提升数据的利用效率和商业

价值，为企业创造更多的业务机会和收益。

3.数据治理的实施步骤

数据治理的实施步骤包括：

制定数据治理策略：明确数据治理的目标、范围、方法和组织架构，制定相

应的数据管理政策和程序。

建立数据治理团队：组建专业的数据治理团队，负责数据治理的规划、实施

和监督。

进行数据清理和整合：对数据进行清洗、过滤、去重、整合等处理，确保数

据的准确性和一致性。

制定数据管理流程：设立数据采集、存储、传输、加工和使用等各个环节的

管理流程，规范数据的流转和使用。

实施数据安全控制：制定数据安全策略和措施，确保数据的安全性和完整性，

防止数据泄露和攻击。

进行数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，发现数据中的潜在价值和

业务机会，提升数据的商业价值。

4.影响数据治理成败的因素

组织文化：企业文化和管理理念对于数据治理的推进有着重要影响，需要建

立数据驱动的文化氛围和组织机制，以促进数据治理的落地和实施。

人才素质：数据治理需要专业人才的支持和配合，需要建立一支具备数据分析、

管理和安全技能的专业团队。

技术基础：数据治理需要依托先进的数据管理系统和技术平台，需要投入足

够的技术资源和资金支持。

组织变革：数据治理需要在组织结构、流程和制度等多个方面进行变革，需

要适应变化和创新意识。

领导支持：数据治理需要得到企业高层的认可与支持。

5.常用的数据治理模型有哪些

数据治理的模型可以分为多种，以下是一些常见的数据治理模型：

5.1.COBIT5

COBIT5是由国际信息系统审计和控制协会（ISACA）推出的一种综合性企业

IT治理框架。该框架将数据管理纳入到整个企业IT治理的范畴中，包括了数据资

源、数据架构、数据质量、数据安全等方面。

5.2.DAMA-DMBOK

DAMA-DMBOK是由数据管理协会（DAMA）推出的一套数据管理知识体系，

包括了数据处理、数据分类、数据质量、数据安全等方面。这套数据管理知识体

系提供了全面的数据管理规范和标准，帮助企业构建健康的数据管理机制。

5.3.TDQM

TDQM（TotalDataQualityManagement）是由Gartner公司提出的一种

数据质量管理模型，该模型包含了数据治理、数据标准化、数据清洗、数据检验

等多个方面。它强调了在数据生命周期的各个阶段都要保证数据质量，从而实现

对数据质量的全面控制。

5.4.DGIM

DGIM（DataGovernanceInformationModel）是由美国国家标准局（NIST）

提出的一种数据治理信息模型。该模型包括了数据治理的组件、流程、概念和元

素等多个方面，强调了数据治理在企业管理中的重要性。

5.5SixSigma

SixSigma是一种质量管理方法，旨在通过精细化的数据管理来提高生产过

程的稳定性和准确性。该模型包括了DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）

五个步骤，通过对数据的全面管理和分析，实现企业的持续改进。

不同的数据治理模型适用于不同的企业需求和数据管理目标，企业可以根据

自身情况选择合适的模型，并将其融入到企业IT治理框架或信息安全管理体系中，

建立全面且有效的数据治理机制。