数据治理的作用、价值与实施路径-AMT企源

数据治理的作用、价值与实施路径

AMT观点

2024年03月28日

一、 数据治理的政策背景

在当今的数字化时代，数据已经成为了企业不可或缺的核心资产。随着企业对数据的依赖日益加深，有效的数据治理成为了保障数据质量、确保合规性及安全性的关键手段。特别是在中国，政府对数据治理的重视程度不断提升，推动了一系列政策和框架的建设，目的在于促进数据资源的合理利用和保护。党的二十大报告强调了推动数字经济健康发展和加强数字中国建设整体布局的重要性。在此背景下，工业和信息化部印发的《"十四五"大数据产业发展规划》提出了一个目标：到2025年，构建一个基本完善的数据治理体系，使数据资源的价值得到充分释放，同时，政策还鼓励企业在其估值和报告中体现数据的价值。

（图1 面向国家治理现代化的数据要素治理基本机制框架）

数据，作为数字经济中的“新油”，已经被确认为推动企业创新和发展的关键资源。尽管这一点得到了领域内的广泛认可，但许多企业仍然面临一个共同的挑战：他们倾向于着重数据的生成和使用，却忽视了系统管理、质量保障和数据的增值利用，数据的潜在价值远未得到有效挖掘。这表明我们迫切需要强化数据治理基础，并加速企业数字化转型的速度。本文将探讨数据治理的重要作用、价值，并提供实施数据治理的具体路径和关注重点，以帮助企业更好地利用这一宝贵的资产。

（图2 中国数字经济内部结构）

二、 数据治理的概念

简而言之，数据治理是对组织内部数据资产的战略性管理过程，关键在于确保数据在其整个生命周期内的高质量、合法性、安全性和可用性。它不仅包括了数据质量管理、数据安全和隐私保护，还涉及到数据生命周期管理和数据合规性等多个关键领域。数据治理的实质是通过制定战略框架、政策、标准和流程，以及建立相应的管理机制，来实现对数据从采集、加工、存储、共享到应用每个阶段的全面监管。这一过程的最终目标是提升数据的质量和价值，同时降低管理成本和操作风险，确保数据资产能够被高效利用。

（图3 数据治理的范畴）

三、 数据治理的价值

数据治理，一项对企业至关重要的战略活动，通过优化数据的使用和管理为企业提供了巨大的价值。这种价值的创造并非直接体现为营收增长或成本直接降低，而是通过提升企业运营的效率和效果，间接影响营销策略、供应链管理并创造价值。以下是数据治理在实际运营中的三大价值体现：

1.提升价值链

数据治理对组织的产品、服务、流程、能力和资产价值的提升至关重要。通过精准地收集和分析客户数据，企业能够更准确地解读客户行为和偏好。从而进行营销策略和产品供应的优化，提升销售效率和客户满意度。例如，通过数据分析，公司可以针对性地调整市场推广策略，开发与客户需求更匹配的产品，或者改进服务流程，增加客户忠诚度和市场份额。

2.降低运营成本和提高效率

企业通过对供应链管理系统的数据标准化处理，包括设定数据质量标准和整合多个数据源，能够更有效地监控库存水平和预测供应需求。通过这种数据治理形式，减少了库存过多和缺货的情况出现，从而降低了运营成本。同时，简化的数据流程减少了管理的复杂性，加快了决策速度，减少了由于数据不一致或不可靠导致的决策时间延误。

3.风险管理和合规性提升

在当前的数据驱动经济中，企业面临着前所未有的高数据安全和合规性要求。通过实施严格的数据访问控制、审计跟踪和合规性监控，企业能够更好地保护客户数据，减少数据泄露的风险。这不仅降低了业务运营中的合规性风险，也保护了企业的声誉，最大程度地避免了可能导致商誉巨大损失的安全事件。

（图4 数据治理的框架）

要将这些价值落地为实际操作，需要构建和实施一个全面的数据治理框架。通过下文所述的实施路径，建立一个成熟的系统，企业将能够释放数据的真正潜力，实现数据资产的增值利用，并保持在激烈的市场竞争中的领先地位。

四、 数据治理的实施路径

数据治理的目标是确保企业有效利用其数据资产，从而提高运营效率、促进创新并保持竞争优势。为了实现这些目标，企业需要进行一系列改革，包括采用更高效的数据收集、存储、访问和处理方式。另外，企业还需要考虑现有的治理结构、管理实践以及不同利益相关者对项目的期望，要真正发挥数据治理的效用，企业需要系统谋划、分步实施：

1.建立组织架构

首先可以成立一个跨部门的数据治理委员会，确保各方的利益和需求得到代表和平衡。任命一名首席数据官（CDO）来领导数据治理工作，并设立一个专门的数据管理部门，负责日常的数据处理和质量控制。在组织中明确各角色的决策权和责任，确保有明确的责任链和沟通渠道。

2.保障资金持续投入

确保数据治理项目有足够的资金支持，这可能需要从公司内部预算和外部渠道进行筹措。持续的资金投入是项目成功的关键，可以用于购买技术工具、提供员工培训和引入外部咨询服务。

3.加快人才培养

投资于员工的教育培训和自我发展，确保他们具备必要的数据治理理论知识和实践经验。可以通过内部培训、研讨会和在线课程等方式加速人才的成长。

4.培育数据文化

推动一种“用数据说话、管理、决策”的文化，鼓励员工在日常工作中依赖数据驱动的见解。数据文化有助于解决企业现存的问题，并支持基于数据的决策。

5.完善数据管理制度建设

建立一个全面的数据管理制度，包括数据质量标准、数据安全政策和合规要求。同时，建立一个考核评价体系来保证监控和执行的合规性，确保数据治理的规则被正确遵守。

（图5 数据治理实施路径）

以上措施是数据治理实施的关注重点。企业可以通过践行这些措施来建立一个坚实的数据治理基础，确保其数据治理的相关推动举措能够产生实际且量化的业务价值。

五、 数据治理的重点

在当今数字化快速发展的背景下，数据治理已成为企业维护数据安全、保障数据质量并优化数据资产管理的重要工作。数据治理不仅是一个支持性框架，更是确保企业数据能够安全、有效使用的保障。在实施数据治理的过程中，需要重点关注以下几点：

1.数据安全和隐私

首先，数据安全和隐私是数据治理的基石。在管理层面，企业必须制定严格的数据治理安全制度，明确数据分类及其安全等级，同时建立严谨的审批流程以加强对数据的保护。这包括为不同的数据存储、传输和处理阶段制定分级保护措施，并确保这些措施能够满足国家和行业的信息安全等级保护要求；技术层面上，建立数据安全技术平台至关重要，涵盖物理安全、加密策略和安全溯源等方面，以确保数据在传输和存储过程中的安全性，同时还需要实现数据权限的动态管理，使之能够适应人员的流动和角色变化。

（图6 数据安全治理体系）

2.数据架构和集成

其次，数据架构和集成策略确保了数据在不同系统和部门间的流动性和一致性。通过横向打通职能领域，不同部门间的信息障碍被消除，实现了信息资源的共享和管理职能的一体化，这不仅支持了价值创造，还提高了工作效率；纵向打通业务线则意味着加强了对业务全过程的数字化管理，从而提升了业务运作的效率。这种整合使得企业能够精确控制每个项目的资源分配，进行盈利分析，并为经营决策提供了坚实的数据支持。

（图7 横向打通职能域）

(图8 纵向打通业务线)

3.数据质量

另外，数据质量管理是数据治理不可或缺的一环。确保数据的准确性、完整性和可信度是必要的，因为这直接关系到企业决策的有效性。通过持续的数据清洗、质量监测和错误修正，企业能够建立和维护高质量的数据标准，为数据的使用和交换提供了坚实的基础。

(图9 Data Pipeline数据质量管理)

4.数据生命周期管理

最后，数据生命周期管理关注于数据从创建到废弃的每个阶段。明确的管理措施保证了数据在其生命周期的每个阶段都能发挥最大价值，并且在不再需要时可以被安全地处置。这不仅包括了数据的存储和维护，也包括了数据的合规使用和最终的清理或销毁。

(图10 数据生命周期模型)

将这四大要素融合到统一的数据治理策略中，企业就能够建立起一个全面、结构化的管理体系，这个体系不仅提升了数据的安全性和质量，也优化了企业的数据资产管理，最终支撑着企业的核心业务和长期战略发展。

六、 人工智能与数据治理

在这个数据驱动的时代，数据治理和人工智能（AI）之间的关系可被比喻为一种良性循环：数据治理能够提供高质量的数据，这是人工智能发挥其潜力的前提条件；而人工智能反过来又能显著提升数据治理的效率和智能化程度。

首先，数据治理为人工智能提供了所需的高质量数据输入。完善的数据治理使得数据在进入AI系统之前经过精确的收集、验证过程，被确保是准确、完整和可靠的。只有当人工智能被大量真实可靠数据训练后，它才能够有效地学习并做出正确的预测和决策。

数据治理为人工智能创造了一个坚实的基础，而人工智能技术则极大地提升了数据治理的自动化和智能化水平。例如，在数据标准化这一确保数据质量的关键部分，AI可以帮助创建和维护数据标准，提供一致的数据格式，以便不同系统和应用之间可以无缝交换数据；在确保数据质量部分，AI可以主动监控数据质量，自动检测和纠正数据中的错误、重复或缺失值，确保数据的可用性；最后在数据安全部分，AI可以通过异常检测技术来预测和防止潜在的数据泄露和其他安全威胁。

人工智能和数据治理二者的结合不仅优化了数据管理流程，还提高了整个数据生命周期中决策的质量和速度。通过不断的互动和协作，人工智能和数据治理共同推动了数据的价值最大化。