摘要：开会的时候不同部门因为“客户数量”根本对不上而争吵；新来的同事想查找信息，却发现同一个产品叫法有好几个；公司想搞个精准营销，却发现客户手机号一堆是空的，结果根本就执行不了。

备选标题：3个方面教你看懂数据治理

先问大家一个问题：公司的数据现在处于一种什么状态？

两年前我干数据工作时，团队总是会出现：

听着是不是很熟？ 其实就是因为没有进行数据治理。说白了，数据治理可是一项必须要做的基础性工作。

但是要怎么做？怎样做好？有哪些架构？90%的人都说不出来，那么今天我就从这三个方面来讲讲数据治理，看完你就有了一个深入的了解了。

要知道，数据治理是为了解决这些实际业务痛点、支撑企业健康发展。它有以下作用：

如果决策者依据一份错误或不一致的数据报告做决策，很容易把公司带进坑里。数据治理的首要目标，就是保障数据的准确性和一致性。让团队提到“用户活跃度”，指的都是同一个概念，算的都是同一套逻辑。这样，决策才能建立在坚实的事实基础上。

以前IT同事大量的时间花在哪儿？不是搞创新，而是找数据、洗数据。

数据治理会建立起一套清晰的规则和目录，告诉你数据在哪、叫什么、是什么意思、质量如何。这能极大地解放生产力，让员工能把精力花在更有价值的分析和工作上。

但是要怎么做最省时省力？

这里我建议用专门的数据集成工具，比如FineDataLink就能设置清洗规则，在“数据管理”点击“清洗规则”就可以一键实现全局清洗，非常方便简单。我把链接放在这里，大家可以上手试试：（复制到浏览器打开）

随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规的出台，不合规的数据处理方式会让企业面临巨额罚款和声誉损失。

这里我们可以在FineDataLink对不同部门不同人员进行权限设置，一旦安全出了问题就能快速定位相关人员。

要知道，客户信息、财务数据和核心技术资料等，这些都是企业的命脉，要避免核心数据被随意查看、拷贝、泄露。

数据治理能将分散、杂乱的数据转变为结构清晰、质量可靠、可供业务直接使用的有效资产。我一直强调，数据治理的根本驱动力来自业务需求，而非技术理想。 它的最终目的，是让业务运行得更顺畅、决策更智能、发展更稳健。

了解了数据治理的必要性，那么这项工作应该如何启动和推进？ 用过来人的经验告诉你，成功的数据治理必须遵循清晰的路径，急于求成往往会适得其反。

数据治理绝对不是一个单纯的IT项目，它是一场涉及组织、流程、技术的企业级变革。想成功，必须讲究科学的方法。

这是所有工作的起点，你必须争取到公司高层的真正理解和支持。

要让他们明白，数据治理是一项长期投资，短期内可能看不到成果，但它关乎企业未来的核心竞争力；最好能成立一个由高层监督的数据治理委员会，明确这项工作的战略地位。

千万不要一上来就搞全面治理，不仅费时，问题还是快速没解决，所以最好是从业务价值最高、痛点最明显的场景入手。

举个例子：

对于“客户主数据”，它关系到所有业务部门，同时它出现的问题很多。那么我们把它的标准定好，把重复、错误的客户信息清理干净，建立一个唯一、准确的“客户中心”。你看，这样一来查找和核对数据是不是就很清楚了？

当规则制定好后，需要借助技术工具来固化和管理。

数据治理不是一次性的项目，而是一项需要长期坚持的管理活动，它需要通过持续的沟通、培训和宣贯，让全员都认识到数据的价值，并理解自身在数据管理中的责任。

当我们明确了行动步骤后，一个支撑所有这些工作的框架性概念就十分重要了。这个框架就是数据治理架构，它确保了各项工作能够协调、有序地开展。

这个架构通常包含三个核心部分：组织架构、制度架构和技术架构。这三者缺一不可。

数据治理不能只靠IT部门单打独斗，必须建立一个层次分明的组织体系。

没有清晰的组织架构，所有规则都会难以落地。

这是数据治理的“法律体系”，把所有规则和流程书面化、制度化。

技术是让制度高效落地的赋能者。一个典型的数据治理技术架构，会包含以下几层：

这个技术架构，本质上就是为我们前面提到的所有工作，提供了一个统一的、自动化的管理平台。

但是什么样的数据才是规范的？数据报表查询速度慢怎么办？别急，我争取到了免费福利——《数据仓库建设解决方案》，它不仅能解决这些问题，还能提供整个数据治理在口径问题和数仓搭建的指导。免费领取：（复制到浏览器打开）

说白了，数据治理就是要确保数据干净、安全、可信，能够作为决策的依据，这才是我们所追求的数字化转型和智能化升级，同时还是企业能够长久活下去的秘诀。你说对不？

来源：数据分析不是个事儿一点号