数据治理项目成功的要点，企业培养数据要把握好关键环节

二十年前，谁也没有想到今天数字经济会取代传统经济成为高速增长的新的国民经济支柱，并且随着数字经济和实体经济融合的趋势愈发加快，这种数字经济已经牢牢扎根于社会，涉及人们工作生活娱乐的方方面面，成为了稳定的经济增长来源，得到了各行各业企业的认可。

而在数字经济的发展过程中，数据作为信息化、数字化的产物，在数字经济的增长中做出了巨大贡献，并提升为国家级的重要战略资源，开始被人们称为数字时代的“石油”。

为什么企业会选择数据治理

时至今日，个人、机构、企业甚至国家对数据的重视程度，让数据的作用以及重要性不会受到什么质疑，更让数据成为了当前阶段各种应用的基础建设。

随着信息化、数字化的理念、技术及其应用在社会的方方面面进行扩散，数据的规模和丰富程度已经达到了一个新的高度，所以当下如何更进一步利用好数据，充分发挥数据的价值，将其真正变为高质量的数据资产成为了企业要面对的重要问题，这也就是数据治理项目如此火热的原因。

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数据治理得到这么多企业的认可，成为各行各业企业发展道路上的一个重要阶段当然不仅是因为数据的影响。

企业真正建立起一套完整的数据治理流程后，将会从数据的完整性、唯一性、准确性、一致性、及时性等多个层面确保数据的质量，让企业利用数据的时候能够拿来即用，不需要再次进行深度处理，从而充分发挥数据的价值，提高企业业务流程、经营管理、研发生产等活动的效率，驱动企业数字化转型。

数据治理的目标

虽然数据治理很复杂，在企业中的实际成功率也并不高，但大多数企业的数据治理目标其实很简单，就是不断提升数据质量，规范数据生产、存储、处理、分析等数据生命周期的过程，让企业能够更方便的利用数据，将数据转化为信息和知识，形成企业的重要资产。

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所以说，企业进行数据治理不需要考虑太多数据治理有什么意义，而是应该转而思考规划数据治理项目应该有什么样的目标，从而实现什么样的企业发展，给整个数据治理项目划出一个方向。

这样一来企业进行数据治理整个项目就可以转化为一个个目标，企业在将数据价值化的过程中，影响数据价值的主要原因是数据质量过低，导致数据分析结果可信度低、准确性差，所以提高数据质量是大多数企业共同的目标。

以企业发展为基准，我们可以初步确定确立数据治理的目标：

1. 完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；

1. 准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；
2. 及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；
3. 一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；
4. 唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。

数据治理项目关键环节

很多企业在进行数据治理项目前，其实并没有完整的战略规划，这主要是因为对数据治理任务的难度和目标没有明确的定义，导致部分企业觉得规范下业务流程、安装了业务信息系统就是数据治理，但实际上这些手段最多也就能保证数据没有错漏，距离高质量的数据还有很大差距。

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其次，虽然总说数据治理项目，但实际上这个项目并不是一次性的，不是说建设完成了之后，企业产生、存储的数据就会自动变成高质量数据。数据治理项目是一套完整的能够实现自我闭环从而实现优化长期健康发展的系统级工程，所以从企业业务活动产生数据到利用数据分析等哈藕断优化业务活动的整个数据生命周期，才是数据治理的全过程。

不过在企业中数据治理一直有一个避不开的问题，那就是数据治理团队到底处于企业行政架构的什么位置。前边我们也提到了数据治理可以算是一个系统级的工程，并对整个数据治理项目负主要责任，那么数据治理团队就理当拥有比较高级的权限。

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但实际上，因为数据治理项目是由数据治理团队推动，然后由企业所有员工共同执行的，所以数据治理往往需要跨部门、跨组织甚至还要合作伙伴一同参与进来，所以数据治理团队的权限问题始终是避不开、逃不了的，这是很多企业都要面对的问题。

此外，数据治理团队不仅有权限问题，团队成员也是需要深思熟虑组织的。就比如说有些企业看到数据就直接把任务分配到IT部门，就相当于这个数据治理团队完全由技术人员组成，但数据治理需要高层管理人员参与，需要和一线业务人员沟通，需要建立完善KPI考核体系，需要协调不同部门数据共享，需要足够的数据架构经验等，所以数据治理团队需要认真规划。