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數據治理理念與內涵

國際數據管理協會(DAMA)給出的定義:數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。

國際數據治理研究所(DGI)給出的定義:數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行,該模型描述了誰(Who)能根據什么信息，在什么時間(When) 和情況(Where)下，用什么方法(How)，采取什么行動(What) 。  DAMA 和 DGI 的定義都比較精煉，我們白話一點的說，數據治理是一個管理體系,是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。

數據治理的最終目標是提升數據的價值，涉及到數據的整個生命周期管理、數據標準規范、數據質量管理、數據安全性和合規性管理等多個方面。

數據治理的事項

理清數據資源：首先要明確企業內部的各類數據資源，包括結構化數據和非結構化數據等，以及這些數據的來源、質量和使用情況。這個步驟可以通過對業務部門的需求調研、對現有系統的了解和分析、以及對數據質量進行評估來完成。

制定治理規范：針對確認過的數據資源，需要制定相應的治理規范，包括數據清洗和整合的規則、數據格式和類型的定義、數據存儲和備份的方式等。需要考慮數據的完整性、準確性、一致性、可讀性和可維護性等方面的要求，同時還需要考慮數據的安全性和可靠性等方面的要求。

數據清洗整合：根據治理規范，對原始數據進行清洗和整合，包括去除重復和錯誤的數據、補充缺失的數據、將不同來源的數據進行合并和關聯等。數據清洗和整合可以提高數據的質量和可用性，同時還可以減少數據的冗余和重復。

數據資源存儲：將清洗和整合后的數據按照規定的格式和流程錄入到數據庫或數據倉庫中，同時進行數據的質量檢查和完整性驗證。并需要考慮數據的準確性、完整性和一致性等方面的要求，同時還需要考慮數據的可擴展性和可維護性等方面的要求。

數據維護監控：在數據存儲后，需要進行數據的維護和監控，包括定期的數據備份和恢復、數據質量的監控和管理等，以確保數據的安全性和可靠性。同時還需要對數據進行分類、分主題地進行整合，形成主題化的數據表，方便后續的數據分析和應用。

數據治理十大原則

數據治理六個緯度

【維度一：戰略規劃：啟航的羅盤】戰略一致性、業務對齊

在數據海洋中航行，沒有羅盤指引，再強大的船只也難以前行。數據戰略與規劃，就是企業數據治理的羅盤。這一維度評估企業是否具備前瞻性的數據戰略，及該戰略是否與業務目標緊密對齊。有效的數據戰略應包括數據資產的識別、治理目標的明確、以及戰略實施的跟蹤與評估。領導層的重視和參與，是確保數據戰略得以有效執行的關鍵。

【維度二：數據質量：精準航行的保證】準確性、完整性、一致性

 數據質量是數據價值的命脈。一艘漏水的船無法遠航，同樣，低質量的數據也無法支撐高質量的決策。這一維度關注于企業如何確保數據的準確性、完整性、一致性和時效性。通過建立數據質量標準、實施質量監控、實施數據清理和校驗流程，以及建立問題響應機制，企業可以有效提升數據質量，為決策提供堅實的基礎

【維度三：數據安全：護航的安全網】保護、合規、信任

在數據的海洋中，安全與隱私是不可忽視的風浪。數據安全與隱私維度著重評估企業在數據保護方面的措施，包括數據加密、訪問控制、合規性審計，以及對個人數據保護法律（如GDPR）的遵守情況。強化安全措施，不僅是合規的需要，更是贏得用戶信任的基石。

【維度四：數據架構：靈活的船體構造】定義與管理數據的流動與結構

數據架構是數據治理的骨架，決定了數據如何被組織、存儲和訪問。這一維度評估企業是否擁有清晰的數據架構設計，能否支持數據的有效集成與共享。通過合理的數據模型、元數據管理以及數據集成工具，企業可以確保數據在不同系統間流暢流動，支撐業務的靈活擴展

【維度五：數據生命周期管理：航行的全周期維護】從生到死的管理

在數據也有生命周期，從產生、存儲、使用到最終的歸檔或銷毀，每個階段都需要精心管理。這一維度考察企業是否建立了全面的數據生命周期管理策略，包括數據保留政策、存儲優化、過期數據的處理等，以優化資源使用，降低存儲成本，同時確保合規性

【維度六：數據價值：發現寶藏的航程】洞察、創新、決策

數據治理的最終目的，在于發掘數據的價值，將其轉化為業務洞察和決策支持。這一維度聚焦于如何通過數據分析、數據科學項目和人工智能應用，將數據轉化為企業增長的動力。評估內容包括數據分析能力、數據驅動決策的實施情況，以及數據創新項目的成功率。

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