一、什么是数据治理

       社会进入数字化时代，每时每刻都会产生大量的数据信息，数据正在以前所未有的速度进行增长，据相关机构发布的报告称，预估到2025年，全球范围内数据将预计增长至175ZB，数据治理的作用日益突显，但业界并没有对数据治理概念与定义形成统一认识与标准。

       华璞认为，数据治理就是企业在建设数据管理系统之前，建立起的一套完整的数据应用规则，规定了数据应用的规章制度和采集、优化、融合以及分析流程，应该涵盖企业所有与数据有关的内容，用以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性，提升企业数据质量。数据治理的对象，主要包括数据本身、数据应用的开发流程、企业管理制度、管理流程以及组织形式。

       二、企业为什么要开展数据治理

       数据治理，其实就是将数据矫正的过程从数据分析阶段独立出来，放在数据收集和数据分析之前，甚至放在数据收集之前。在数据收集的时候，就按照数据分析的要求进行统一格式的采集，降低数据治理的复杂程度，提高数据应用时效性。

       企业通过建立一个数据治理体系，明确数据拥有者、使用者和数据之间的关系，从企业整体角度进行协调，对各个层面的数据进行统一调配，确保数据提供的及时性、准确性。

       如果企业缺乏全面有效的数据治理和应用策略，可能会在生产经营过程中产生大量的“劣质”数据或者“无效”数据，这些数据的存在会给未来的数据应用带来更高的管理成本以及更低的工作效率，从而为企业生产经营带来风险。如果使用这些数据进行分析，将对企业决策产生十分不利的影响，“使用错误数据，得到错误结果”。

       三、企业如何进行数据治理

       以前的数据应用流程，没有数据治理这个环节，数据收集融合之后，就直接开始数据分析工作，在数据分析的过程中，需要耗费大量的时间不断矫正各类数据，降低了数据分析结果应用的时效性。

数据治理主要包括以下几方面工作：

       （一）建立数据处理体系

       建立数据处理体系，首先要做的是建立一套数据标准。如前所述，这套标准要涵盖企业运营的方方面面，从数据的采集、传输、存储、管理、应用等各个层面对数据进行标准化。数据标准的制定，将为后期各类生产、管理系统提供一个系统开发依据，所有的系统产生的数据将按统一的标准进行采集和存储，为后期的数据分析打下坚实基础。为后期的数据融合提供便利。

       在建立数据标准之后，还需要建立一整套数据采集、应用流程，确保数据能够按照规范的流程进行处理，不被外来因素干扰，确保数据的准确性、合法性、合规性。

       （二）明确数据接入体系

       随着数字化、信息化的不断深入，在没有建立数据处理体系之前，企业在生产经营过程中会根据不同的生产、管理领域建立相关的专业管理系统。这些系统管理者相关领域的数据，实现各项专业功能，比如企业的业务管理数据和财务管理数据基本就是分离的，如果企业需要建立业财融合体系，实现管理会计信息化，那么就会产生非常大的阻碍。因此，我们需要构筑一个能够灵活适配的多元、异构的数据接入体系。这个体系通过标准化、模块化的方式，将不同系统之间的数据进行接入、通过数据处理体系进行标准化，然后进行融合。

       （三）打造数据分类体系

       当数据进行了标准化和融合之后，就产生了有价值的信息。华璞在进行数据分析的时候，会根据不用的数据应用场景，打造一个数据分类体系，通过建立这个数据精细化管理体系，可以将各类信息资源进根据组织形式一步进行融合、分类，以便后期从不同的角度对信息进行分析时能够快速的提取到信息。

       （四）构建数据共享体系

       华璞发现，在企业进行大数据分析时，会出现需要跨企业各层级分系统调取相关数据进行分析的情况，而实际情况是总公司和分公司之间除了部分财务数据有统一的应用平台之外，分公司应用系统都是各管各的一亩三分地，老死不相往来，一旦出现这种情况，所谓的全面数据分析就是空谈，所以要在整个企业的层面，对数据的使用构建一个统一调度体系，为企业各个层级提供精准的、安全的数据共享服务。