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破解企业数据治理困境的六句箴言

数据治理就是以服务组织战略目标为基本原则，通过组织成员的

协同努力，流程制度的制定，以及数据资产的梳理、采集、清洗、结

构化存储、可视化管理和多维度分析，实现数据资产价值获取、业务

模式创新和经营风险控制的过程。

数据治理是长期、复杂的工程，每个数据治理的领域都可作为一

个独立方向进行研究，数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标

准、数据架构、元数据、主数据、数据分布与存储、数据交换、数据

生命周期管理、数据资产、数据质量、数据安全等，同时各领域之间

又需要有机结合，如数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据生

命周期等几个领域需要相互协同和依赖。

一、企业数据管理遇到的挑战

1、数据标准不统一，数据质量参差不齐

企业越来越重视管理数据资产，但其实并不是所有数据都是数据

资产，数据中也有垃圾数据。由于企业各个业务系统或模块都是按照

各自的需要录入数据，业务系统不需要的信息就不录，没有统一的数

据录入标准、工具和出口，造成同样的数据在不同的系统有不同的属

性信息，数据完整性、一致性、准确性无法得到保障。

2、信息系统孤岛严重，数据共享流通受阻

大多数企业的信息化建设初期缺乏整体规划，大多都是以业务部

门驱动的单体架构系统或套装软件，数据分散在这些架构不统一、开

发语言不一致、数据库多样化的系统中，导致在企业内部形成了一个

个的“信息孤岛”。这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道，数据不

能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，于是数据的价

值不能充分发挥。

3、缺乏有效管理机制，数据使用责权不明

许多企业尝试通过生产系统的业务流来控制数据流，但由于缺乏

有效的管理机制和某些人为的因素，比如平台间数据标准不一，缺少

全局规范文档，信息无法对接应用等，在数据流转过程中，导致了大

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量的垃圾数据。以外，数据责权不明确，管理职责混乱，管理和使用

流程不清晰，也是造成数据质量问题的重要因素。

4、安全管理体系不完善，存在数据应用隐患

近年来，随着大数据的发展，诸如此类的数据安全事件多不胜数。

数据资产管理上，正在由传统分散式的人工管理向计算机集中化管理

方向发展，数据的安全问题愈来愈受到人们的关注。

综上所述，看似表面的数据问题其实会对业务带来严重的影响。

数据不真实、不准确、不透明、不共享都将增加企业经营风险、管理

难度和复杂度。最终导致跨组织信息共享程度低、资源难于整合。如

何更好地管理和控制数据，做好数据标准化和服务体系建设，成为当

前各企业迫在眉睫的任务，而数据治理是关键。

二、数据治理框架分析比较

在数据治理框架的研究领域，有很多组织做出持续重要的贡献。

它们的主要工作是对原则、范围、促成因素等数据治理要素进行分析、

总结和提炼，并在此基础上建立起自成体系的数据治理框架。

1、国际标准化组织（lSO）

ISO38500提出了IT治理框架（包括目标、原则和模型），并认

为该框架同样适用于数据治理领域。在目标方面，ISO38500认为IT

治理的目标就是促进组织高效、合理地利用IT；在原则方面，

ISO38500定义了IT治理的六个基本原则：职责、策略、采购、绩效、

符合和人员行为，这些原则阐述了指导