数据治理英文

从信息化到数字化，我们见证了互联网对社会和个人的深刻影响。随着新技术、新理念的不断推出，数字化转型则在这两年强势兴起，逐渐改变着企业和市场的格局。而数据正驱动业务转型、组织变革。企业由信息化向数字化转型，是顺应大势，顺势而为才能借东风之势。 数字化转型的目的和核心是数据赋能业务，通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式，帮助实现业务转型、创新和增长。而我们的基石就是高质量数据。 一、数据治理的概念是什么？ 数据治理（Data Governance）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。 国际数据管理协会给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。 用3W来解释： WHO：面向董事会治理层、高管层的标准、任何类型的组织 WHAT：通过一系列原则，指导当前和将来使用的创建、收集、存储、分发、共享的数据，并依赖数据决策，影响相关管理过程。发挥数据价值、减少数据风险 WHY：良好的数据治理有助于领导层确保数据在整个组织通过以下方面对组织的绩效作出积极的贡献 二、数据治理能解决什么问题？ 政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响，进而帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。 制定统一标准：帮助政府和企业建设数据标准，制定统一标准 挖掘数据价值：帮助企业和政府梳理资源，形成数据资产，丰富分析应用全面掌控数据来龙去脉，以获得更多的数据洞察力，进而挖掘出隐藏在资源中的价值。 控数据质量：帮助企业和政府建立数据质量管理体系，对数据质量实时监控，及时整改，全面提升政府和企业数据的完整性、准确性、及时性，减少因数据不可靠导致的决策偏差攻损失。 提升信息服务水准：帮助政府和企业制定相关流程、政策、标准，保证信息的可用性、可获取性、优质性、一致性以及安全性，提升信息服务水准。 降低数据安全风险：提升政府和企业数据资产安全性，并帮助建立相关安全规范和响应机制，全面保障其数据安全 数据治理最佳实践路径。 三、数据治理的实践方法 数据治理是一个长期的过程，涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制。业界也有这么一个说法：数据治理即是管理问题，也是技术问题。在管理角度，数据治理是一个至上而下的过程，需要企业高层从全局角度出发制定战略规划，规范数据从业务输入到战略管理过程的全流程治理； 在技术落地层面，需要自下向上推进，从实际内容来看，数据治理是一套工具集。目前业界还缺乏通用、有效的数据融合治理与数据质量管理的工具。 俗话说，工欲善其事，必先利其器。亿信华辰基于以上视角，结合十几年大数据技术经验，打造了智能数据治理平台——睿治，去帮助企业规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据。 睿治数据治理平台是一套完善、通用的的数据治理工具，融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，可帮助企业实现数据的融合治理与数据质量管理。 睿治平台十大功能模块可基于政企用户不尽相同的发展现状，选择性组合使用，快速匹配数据治理的各类场景应用，突破数据治理的技术基础门槛。

1、什么是数据治理

数据治理（Data Governance）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。

数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"！！！ 数据治理即提高数据的质量，发挥数据资产价值。

2、数据治理的目的

降低风险

建立数据使用内部规则

实施合规要求

改善内部和外部沟通

增加数据价值

方便数据管理

降低成本

通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存

3、数据治理的方法

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

4、数据治理流程

基本流程：发现数据质量问题 > 定义数据质量规则 > 质量控制 > 质量评估 > 质量优化

数据治理的定义数据治理（Data Governance）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。国际数据管理协会给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。亿信睿治数据治理平台是由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案，是一款智能、敏捷的数据全生命周期的管理应用平台，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。