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數據治理,不是管數據,是管人怎么管數據

2025年9月11日 來源:防爆云平臺--防爆產業鏈服務平臺 防爆空調 防爆電氣 防爆電機 防爆風機 防爆通訊 瀏覽 270 次 評論 0 次

“數據治理,不是管數據,是管人怎么管數據”非常精準地指出了數據治理的核心本質。數據治理的關鍵并非單純的技術工具或流程設計,而是通過組織機制、責任劃分、制度規范和文化引導,讓“人”在數據管理中承擔明確的角色和職責,從而實現數據的高質量、安全性和合規性。


一、數據治理的本質:從“技術”到“人治”

  1. 數據混亂的根源是“人”的問題
  2. 業務部門對“訂單數”的定義不一致(下單 vs. 支付成功),本質上是沒有明確誰負責定義標準
  3. 數據質量問題無人修復,是因為缺乏責任歸屬和考核機制
  4. 知識庫中提到的典型問題(如字段定義混亂、報表口徑沖突、數據質量事故)并非技術缺陷,而是責任模糊、標準缺失、協作低效的結果。例如:
  5. 技術工具無法替代規則制定和執行:數據地圖、元數據平臺等工具只是輔助手段,真正的治理需要人來設定規則、監督執行。
  6. 數據治理是“組織工程”而非“系統工程”
  7. 跨部門的數據沖突(如銷售和財務對“客戶”的定義不同)需要高層推動的治理委員會協調。
  8. 數據共享權限的審批需要明確的流程和責任人(如數據Owner或數據代表)。
  9. 數據治理的成敗取決于組織間的協作效率,而非技術的先進性。例如:
  10. 技術工具(如數據質量監控平臺)只能發現問題,但解決問題需要人主動干預

二、數據治理的“人治”關鍵點

1. 明確組織架構與角色職責

數據治理委員會(戰略層)

 制定數據治理戰略目標,協調跨部門爭議,提供資源支持(如預算、工具)如:某大型零售企業通過成立數據治理委員會,統一了“客戶”定義,解決了多個業務線的報表沖突。

數據Owner(數據所有者)

 負責領域內的數據治理目標、標準制定和問題裁決。如:某金融機構的數據Owner定義了“敏感個人數據”的分類規則,并推動全公司遵從。

數據代表/數據管家

 具體執行數據治理任務(如元數據維護、質量問題跟蹤),并推動業務部門協作。如:某制造企業的數據管家梳理了生產與供應鏈系統的元數據,打破了部門間的信息壁壘。

數據架構師

 從IT層面確保數據治理規則(如數據標準、安全策略)在系統中落地。如:某互聯網公司的數據架構師將數據質量規則嵌入ETL流程,自動攔截異常數據。

2. 建立數據治理的制度與流程

數據標準制定流程

 明確誰負責制定標準(如數據Owner),如何評審(如治理委員會審批),如何發布(如數據目錄更新)。如:某零售企業通過“數據標準評審會”統一了“訂單狀態”的定義,減少了90%的報表口徑沖突。

數據質量問題處理機制

 定義問題上報路徑(如通過數據質量平臺提交)、責任人(如數據專員)和整改時限。如:某金融機構要求數據問題在24小時內響應,否則影響部門KPI。

數據共享與授權流程

 明確數據訪問權限的申請、審批和審計流程(如數據Owner審批、數據安全團隊審核)。如:某醫療企業通過“數據共享白名單”制度,確保患者隱私數據僅限授權部門訪問。

3. 推動數據治理文化

高層領導的重視與參與

 高層需通過預算支持、政策傾斜和親自參與(如治理委員會會議)帶動全員重視。某科技公司CEO每月聽取數據治理匯報,并將數據質量納入部門考核。

數據治理培訓與意識提升

 定期開展數據治理培訓,覆蓋業務部門(理解數據標準)和IT部門(掌握治理工具)。如:某銀行通過“數據治理月”活動,提升了員工對數據安全和合規性的認知。

激勵與考核機制

 將數據治理成效與績效掛鉤(如數據質量達標獎勵、數據事故處罰)。某制造企業將數據治理納入晉升考核,推動員工主動參與數據清洗和標準化。

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