5W1H学数据治理

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5W1H学数据治理

一、什么是数据治理（What）

 数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的最总目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，他是一个管理体系，包括组织、制度、工具。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统 后端业务从数据库到终端的数据分析，从院源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统。

数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、存储等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控。

数据治理：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力。

数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润

DMBOK-数据治理（数据管理）的10个职能域：

        数据控制：在数据管理和使用层面之上进行规划、监督和控制。

        数据架构管理：定义数据资产管理蓝图。

        数据开发：数据的分析、设计、实施、测试、部署、维护等工作。

        数据操作管理：提供从数据获取到清除的技术支持。

        数据安全管理：确保隐私、保密性和适当的访问权限等。

        数据质量管理：定义、监测和提高数据质量。

        参考数据和主数据管理：管理数据的黄金版本和副本。

        数据仓库和商务智能管理：实现报告和分析。

        文件和内容管理：管理数据库以外的数据

        元数据管理：元数据的整合、控制以及提供元数据。

二、为什么需要数据治理（Why）

1、数据质量层次不齐：不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据。

2、数据交互和共享困难：企业内部形成信息孤岛，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，数据的价值不能充分发挥。

3、缺乏有效的管理机制：数据产权不明确，管理职责混乱，管理和使用流程不清晰，是造成数据质量问题的重要因素。

4、存在数据安全隐患：用户信息被泄露和滥用的事件&#x