一 什么是数据治理

数据治理是指组织内数据的战略管理。它涉及制定和执行政策、程序和标准，以确保数据在其整个生命周期中始终可用、准确、安全和合规。

数据治理的核心目标是回答以下问题：

谁拥有数据? 确定明确的所有权可确保问责制和责任 数据质量 和合规性。

正在收集和存储哪些数据? 识别收集的数据类型有助于了解它们的重要性以及对组织的潜在影响。

数据如何使用和访问? 建立访问和使用数据的指南可确保数据得到适当且合乎道德的利用。

数据准确可靠吗? 实施维护数据完整性的措施可确保数据准确、一致且值得信赖。

数据安全吗? 实施安全措施来保护数据免遭未经授权的访问、泄露或滥用对于维护机密性和遵守法规至关重要。

二 数据治理和数据管理有什么区别

数据治理主要侧重于建立框架、策略和流程，以确保整个组织的数据质量、完整性、安全性和合规性。 数据管理是涉及数据的日常处理、存储、检索和维护的更广泛的实践和活动。

虽然数据治理制定了管理数据的规则和指南，但数据管理是通过各种操作任务(例如数据收集、存储、集成、清理和分析)来实施这些规则。

三 数据治理的重要性

数据治理通过为谁可以在什么情况下访问数据建立明确的指导方针来促进可访问性。这些准则确保每位员工都能访问其角色所需的数据，从而促进整个组织的协作和明智的决策。

确保合规： 可靠的数据有助于各级做出明智的选择。信任您所使用的信息使您能够自信地做出战略决策。

降低风险： 数据治理可保护敏感信息，降低数据泄露风险并保护组织的声誉，同时与利益相关者和客户建立信任。

提高数据质量： 有效的数据治理流程建立数据收集、存储和管理的标准和协议，从而获得准确、一致和最新的数据。

四 数据治理的主要利益相关者

数据治理涉及执行领导层、IT 专业人员、数据管理员、合规团队和数据分析师之间的协作。适应不断变化的业务需求和监管要求需要持续监控、评估和改进。

数据治理的主要利益相关者包括：

行政领导： 提供指导和支持，推动数据治理的战略实施。

IT 专业人士： 实施和维护技术基础设施以支持数据治理计划。

数据管理员： 确保特定区域或数据集中的数据质量、完整性和合规性。

合规团队： 监督数据使用和隐私法规和标准的遵守情况。

数据分析师： 利用受管理的数据来提取见解并为决策过程提供信息。

现代公司越来越多地选择统一的无代码解决方案。它们为所有利益相关者提供了一个用户友好的平台，无论其技术专业知识如何，都可以无缝协作。它使领导团队能够定义治理策略，而 IT 专业人员甚至数据管理员可以由于无代码环境而有效地实施这些策略。

数据管理员和合规团队可以轻松监控和执行治理标准，而数据分析师可以无缝访问数据以进行报告和分析，从而促进整个组织的有效协作。

五 数据治理计划如何开展

数据治理计划通过建立一个框架来运作，该框架包括旨在确保有效管理组织数据资产的各种流程、政策和实践，包括：

政策制定： 该计划首先制定全面的数据治理策略，概述数据管理、使用、安全性和合规性的规则和指南。这些政策通常是与不同部门的主要利益相关者合作设计的，并与组织的战略目标保持一致。

数据所有权和责任： 该计划内定义了数据资产的明确所有权和责任。此步骤涉及确定负责特定数据集或域的数据管理员或保管人。数据管理员维护数据质量标准、控制数据访问并确保合规性。

数据标准和元数据管理： 标准化数据格式、定义和命名约定对于确保整个组织的一致性和互操作性至关重要。该计划建立了以下流程： 元数据管理，包括数据沿袭、定义和使用政策的文档。

数据质量管理： 该计划实施了用于监控和改进的流程和工具 数据质量。此步骤涉及识别数据质量问题，评估其对业务运营的影响，并实施纠正措施来解决这些问题。持续的数据分析、清理和验证是数据质量管理的关键组成部分。

数据安全与合规： 数据治理确保采取适当的安全措施来保护敏感数据免遭未经授权的访问、破坏或滥用。遵守 GDPR、HIPAA 或 PCI-DSS 等相关法规和标准对于数据治理至关重要。该计划建立了控制措施和流程，以确保遵守数据保护法律和行业法规。

数据生命周期管理： 有效的数据治理涉及管理从创建到归档或处置的整个数据生命周期。此步骤包括根据业务需求、监管义务和数据价值定义数据保留、归档和处置策略。

监控和执行： 该计划包括监控数据治理政策遵守情况和强制合规性的机制。此阶段可能涉及定期审计、数据质量评估和访问控制，以确保团队有效遵循数据治理策略。

数据治理计划建立了一种结构化方法来管理数据资产，确保其整个生命周期的质量、完整性、安全性和合规性。统一环境和无代码解决方案的优势在于提供集中式协作平台，并使不同技术背景的利益相关者能够有效地为治理计划做出贡献。

六 什么是数据治理框架

数据治理框架 是指导公司实施数据治理的详细计划。将其视为一组规则和流程，可帮助您智能且有条理地管理数据。遵循此框架可以让您在处理公司数据时保持一致性和效率。

数据管理知识体系 (DMBOK)： 由数据管理协会(DAMA)开发， DMBOK 提供有关数据管理(包括数据治理)最佳实践、原则和流程的综合指南。

数据治理研究所 (DGI) 框架： DGI 提供了一个框架，概述了数据治理的组成部分、原则和实践，包括组织结构、政策和流程。

信息及相关技术 (COBIT) 的控制目标： COBIT由 ISACA 开发，为 IT 流程提供治理和管理框架，包括数据治理，重点关注控制目标和成熟度模型。

开放组架构框架 (TOGAF)： TOGAF 提供了一个企业架构框架，其中包括管理组织资产和能力的更广泛范围内的数据治理的各个方面。

数据治理框架的好处包括：

改善整个组织的协作，以根据企业目标管理所有数据资产。

提高数据治理工作的可见性，从而实现数据资产的有效协调和控制。

提高数据管理流程的透明度，确保清晰度和问责制。

在结构化蓝图的指导下，有效监控数据消耗和使用情况。

为监管合规实践奠定坚实的基础，确保遵守行业标准和法规。

七 数据治理最佳实践

建立涉及整个组织内所有类型数据资产的数据治理框架，包括结构化数据库、非结构化文档以及来自 API 等各种来源的半结构化数据。这确保了管理数据的统一方法，降低了忽视关键数据资产的风险并提高了整体治理有效性。

让数据管理员参与

鼓励数据分析师、工程师和业务用户参与治理工作。利用他们的专业知识和见解为治理决策和政策提供信息。这种方法培养了从业者的主人翁意识和责任感，从而导致更加符合业务需求的定制和有效的治理实践。

将治理集成到工作流程中

将治理实践无缝集成到从业者使用的现有工作流程和工具中。直接在数据管理解决方案中实施数据质量评估、隐私合规性检查和访问控制，以确保治理成为日常运营的一部分。这种方法可以最大限度地减少干扰，并鼓励整个组织广泛采用治理实践。

建立数据治理指标

定义关键绩效指标 (KPI) 和指标来衡量数据治理计划的有效性。此步骤包括跟踪数据质量评分、合规性级别以及用户对数据可访问性的满意度等指标。通过定期监控这些指标，您可以确定需要改进的领域并向利益相关者展示数据治理的价值。

提供持续培训和教育

提供持续的培训和教育计划，以提高员工对数据治理原则和实践的认识和理解。该计划可能包括有关数据管理最佳实践、合规性要求以及使用 数据治理工具 和技术。投资于员工发展可以使您的团队在维护数据治理标准方面发挥积极作用。