在数字化时代，数据已成为企业核心资产，但数据的管理和利用却面临诸多挑战。本文深入探讨了数据治理的核心内容——“治什么”和“理什么”，全方位剖析了数据治理的关键环节，供大家参考。

在数字化浪潮中，数据已成为企业和组织的核心资产。数据治理作为释放数据价值的关键手段，正受到越来越多的关注。

那么，数据治理究竟是什么呢？

一、什么是数据治理

数据治理（Data Governance）是围绕数据全生命周期，通过策略、流程、角色、分工、技术、工具，确保数据的可用性、一致性、安全性、合规性的管理体系。其核心是【治问题、理秩序】，即解决数据问题（治）和规范数据管理流程（理）。

数据治理涉及数据的整个生命周期，包含数据的产生、采集、清洗、存储、处理、应用、共享及销毁。

例如：某金融机构客户数据分散在多个业务系统中，存在数据不一致、重复录入等问题。这不仅导致客户服务效率低下，也影响风险管理和精准营销的效果。

通过实施数据治理，该机构建立统一的数据标准和主数据管理系统，整合分散的数据，实现客户信息的一致性和完整性。这使得客户服务响应速度大幅提升，风险管理更加精准，同时也为个性化营销提供有力支持，有效提升业务竞争力。

以上案例涉及：客户信息的录入、聚合各业务系统客户信息、清洗客户信息、存储客户信息、以及客户数据作为主数据向各业务系统下发，到主数据客户的增删改查管理，贯穿客户数据的全生命周期。

数据治理不仅是一个技术问题，还是一个管理问题，需要从组织、制度、流程、技术等多个方面进行综合管理。通过制定数据管理策略、建立数据标准、规范数据流程、保障数据安全等一系列活动，实现对数据资产的有效管理和利用。

二、数据治理治什么

数据治理【治什么】的核心内容包含：治数据质量问题，治数据安全问题，治数据合规问题，治数据共享和流通问题。

数据质量问题

确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

数据质量是数据治理的核心目标之一 ，关乎数据能否真实、完整地反映客观事实。为提升数据质量，企业需制定严格的数据标准和规范，明确数据的定义、格式、取值范围等。同时，运用数据清洗、数据验证等技术手段，对数据进行预处理，去除噪声和错误数据，填补缺失值，确保数据的准确性和完整性。此外，建立数据质量监控和评估机制，定期对数据质量进行检查和分析，及时发现并解决问题。

例如：电商行业中，商品库存数据的准确性直接影响订单处理及客户满意度。若库存数据不准确，可能导致超卖，损害客户信任。

数据安全问题

保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或篡改。

数据安全是数据治理的重要保障。随着数字化进程的加速，数据安全面临着日益严峻的挑战，如黑客攻击、数据泄露、恶意软件等。

为保障数据安全，企业应采取一系列措施，如数据加密、访问控制、身份认证、安全审计等。数据加密可将敏感数据转化为密文，防止数据在传输、存储过程中被窃取；访问控制通过设置用户权限，限制对数据的访问范围；身份认证确保只有合法用户能够访问数据；安全审计则对数据操作进行记录和分析，及时发现潜在的安全风险。

例如：2017 年，美国 Equifax 信用报告公司遭遇数据泄露事件，约 1.47 亿消费者的个人信息被泄露，包括姓名、社会安全号码、出生日期等敏感信息。这一事件不仅给消费者带来了巨大损失，也使 Equifax 公司面临巨额赔偿和声誉受损。

数据合规问题

确保数据处理符合相关法律法规和行业标准。

数据合规是数据治理的基本要求。企业在数据处理过程中必须遵守相关的法律法规和行业标准。《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规对数据的收集、存储、使用、传输、共享等环节做出了明确规定，旨在保护个人信息安全和数据主权，促进数据的合法、有序利用。

例如：欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对企业处理欧盟公民个人数据的行为进行了严格规范，要求企业在收集个人数据时必须获得明确的同意，对数据进行加密保护，及时报告数据泄露事件等。若企业违反 GDPR 规定，将面临高额罚款。

因此，企业应建立健全的数据合规管理体系，加强对法律法规的研究和学习，确保数据处理活动符合法律要求。同时，定期开展合规审计，及时发现和纠正不合规行为。

数据流通和共享问题

打破数据孤岛，促进数据在组织内部和外部在合规前提下，有效利用。

数据流通和共享将提供更多价值，是数据挖掘的前提。随数字化进程，企业有批次建设ERP、CRM、MES、APS等多系统，需避免系统间割裂，要从技术、供应商、数据、业务等多维度确保系统能够连通，数据能够共享。其次是对数据进行有效利用，通过历史数据分析趋势、规律、异常，通过日志分析用户行为，构建用户画像，为企业决策提供支持，为个性化用户运营提供基础数据。

例如：敦煌研究院对大遗址、洞窟等进行数字化采集，形成大量数字档案和数字化成果，并进一步加工处理形成 6500 余份高清数据素材汇聚至平台。创新文物数据资源共享共创模式，将素材分为公益和商业用途，鼓励二次创作并通过平台分账系统自动分账。实现自 2022 年 12 月上线以来，访问量超过 420 万人次，订单超过 16000 单，素材下载量超过 22000 次。

数据治理【治什么】：针对数据本身的问题和风险，解决数据问题。

三、数据治理理什么

数据治理【理什么】的核心内容包括：落实责任和角色；理清流程和工具；建立标准和规范；持续改进和完善。

落实责任和角色：明确数据治理的职责分配和角色定义，确保每个参与方都清楚自己的角色和责任。可先成立专门的数据管理部门，负责统筹协调数据管理工作，确保数据管理的专业性和系统性。然后明确各部门在数据管理中的职责，如业务部门负责提供和使用数据，IT 部门负责数据的技术支持和存储管理，数据管理部门负责制定数据标准、监督数据质量等。

理清流程和工具：建立规范的数据处理流程和使用合适的工具，确保数据治理活动的有效实施。针对规范数据管理流程，需要包括收集、存储、使用、共享、销毁流程。通过明确数据收集的渠道、方法和频率，确保收集到的数据完整、准确、及时；通过确定数据存储的方式、位置和备份策略，保障数据的安全性和可恢复性；通过建立数据申请、审批、使用的流程，确保数据的使用符合规定和安全要求；通过制定数据共享的条件、范围和方式，规范数据在组织内部和外部的共享行为；通过规定数据销毁的时机、方法和责任人，确保不再需要的数据得到安全销毁。

建立标准和规范：制定统一的数据标准和规范，确保数据的一致性和可比性。通过统一数据的格式、编码规则、数据字典等，确保数据在不同系统和部门之间的一致性和兼容性；通过制定清晰、统一的数据命名规则，使数据的名称能够准确反映其含义和用途，避免数据命名混乱导致的理解和使用困难；通过以准确性、完整性、一致性、时效性等维度，建立数据质量评估指标和方法，定期对数据进行质量评估。

持续改进和完善：持续跟进，不断迭代，不断完善，确保数据的实时性和有效性。通过数据质量监控工具和技术，实时监测数据质量，及时发现和解决数据质量问题；通过定期对数据管理体系和流程的运行效果进行评估，收集相关数据和反馈意见，发现存在的问题和不足；根据评估结果，制定改进措施和计划，不断优化数据管理体系和流程，提高数据管理的水平和效率。

数据治理【理什么】：通过建立规范化的管理体系和流程，理顺数据的使用和管理秩序，规范数据管理流程。

总结一下

数据治理是一套机制、流程和政策，目的在确保数据在整个生命周期内得到妥善管理，从而为企业或组织的决策提供有力支持。

• 治：解决数据本身的问题（质量、安全、合规、孤岛、浪费），本质是【治病】；
• 理：建立数据管理的秩序（权责、标准、流程、工具、考核），本质是【立法】。

最终目标：让数据从【成本负担】变为【可信赖的战略资产】，支撑业务决策和创新。