數據治理的兩個目標：一個是提質量，一個是控安全。通過業務流程優化，規范數據從產生、處理、使用到銷毀的整個生命周期，使得數據在各階段、各流程環節安全可控，合規使用。

數據治理治的是“數據”嗎？

數據是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。

數據可以分為兩個部分，一是數字，二是文字。數字是沒有意義的抽象符號，數據是有意義的數字。文字表意，數字表量，當兩者結合起來，數據就產生了。

在我們的生活和工作當中，數據無處不在。對企業來講，有很多數據是無關企業重大利益的數據，是沒有治理的必要的。數據治理的對象必須是重要的數據資源，是關乎企業重大商業利益的數據資源，這樣的數據資源可以稱其為“數據資產”。正如北大教授王漢生先生所說：“數據治理不是對“數據”的治理，而是對“數據資產”的治理，是對數據資產所有相關方利益的協調與規范。"

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為什么要實施數據治理？

在我國，各行業的信息化發展和建設水平并不均衡，對于部分行業，信息化還處于剛剛起步的階段。但我們可以從金融行業、通訊行業、地產行業、傳統制造業以及農業領域總結出規律：企業信息化大致經歷了初期的煙囪式系統建設、中期的集成式系統建設和后期的數據管理式系統建設三個大階段，也由此導致：

數據質量參差不齊

IT 系統孤島化，數據流通受阻

數據治理到底應該怎么治？

數據到底怎么治，這確實是一個寬泛的話題，首先是要明確治理的內容。針對不同的治理內容采取不同的數據治理策略。

需求調研，摸家底：理解企業的戰略，并按照從上而下的策略進行開展企業數據管理的現狀調研，摸清楚企業數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。該階段的工作目標是確定數據治理項目的目標和范圍，評估數據治理成熟度，確定改進內容和方向并與客戶達成共識。

梳理數據，建標準：按照業務主題進行數據資產的梳理，并制定數據資產的標準。

優化流程，定制度：對于企業而言，數據來源于很多方面，內部數據如財務、人力、供應鏈、生產、銷售等。數據來源廣、數據量大，需要對數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范。通過統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產供應的過程。

搭建平臺，接數據：數據治理平臺的搭建要根據不同的客戶需求搭建不同模塊。將各種來源、各種類型的數據，通過數據集成工具將這些零散的數據整合在一起，納入統一的大數據平平臺或數據倉庫中，這一過程需要符合數據治理平臺定義各種數據標準、質量規則、安全指標。

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通過實時監控、數據可視化和智能分析為企業提供了高度透明的生產管理平臺，實現生產過程的即時透明和高效管理。這一創新工具不僅在提升生產效率、降低成本方面取得顯著成就，更將數字化創新融入制造業的核心，為未來的智能制造描繪了引人矚目的圖景。

這里可以選用圖撲 HT 數據可視化監控平臺進行數據治理，通過實時監控和數據可視化，提供對生產過程的全面透明度，使管理層能夠即時了解生產狀態、關鍵指標以及潛在問題，從而實現迅速決策和靈活調整生產計劃的能力。

通過深度數據分析，幫助企業優化生產流程、提高效率，降低生產成本，實現資源的精準配置。

通過預測性維護和設備狀態監測，減少了設備故障的風險，一定程度地提高了設備的可用性和壽命。

建立指標，提質量：提升數據質量是企業數據治理的重要目標，也是企業進行數據分析挖掘、業務管理和決策的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升企業數據整體質量，從而更好的為業務服務。

所以說數據治理項目不是為了治理數據而建設的，而是配合大數據平臺、數據倉庫、數據分析挖掘等項目，通過提升數據質量、控制數據安全，讓數據發揮出最大的效益。

審核編輯 黃宇