數據與數據治理

數據，作爲企業的核心資源，其原始形態往往難以直接滿足業務需求。爲充分挖掘其潛在價值，企業需通過系統化的治理流程，將數據資源轉化爲具有實際使用意義的數據資産。數據資産的有效應用，是推動企業業務增長、創造經濟效益的關鍵所在，進一步轉化爲企業的核心資本。企業之所以致力于數據治理管理，其核心驅動力正源于數據所蘊含的巨大應用價值。

在企業的戰略版圖中，數據治理管理占據了舉足輕重的地位。爲確保數據治理工作的深入推進，企業需投入相應的資源與支持。其中，組織構建、制度設計、規範制定、技術開發以及專業工具的采用，構成了企業實施數據治理管理的核心要素。通過這些要素的有機結合與高效運作，企業可以逐步提升數據治理水平，實現數據資産的最大化利用，爲企業的持續發展和競爭優勢奠定堅實基礎。

當前企業在數據治理方面普遍存在的問題

數據分散割裂未整合

各類數據標准未統一

數據敏捷開發未具備

數據質量差錯誤多

數據共享服務未形成

數據全局視圖未建立

數據安全得不到保障

數據治理體系不完善

數據治理就是要在高應用標准的要求下面對複雜性疊加規模化的挑戰。

數據治理步驟

1. 成立數據治理組織：分清責、權、利

數據治理覆蓋了數據生産、數據流轉、數據加工、數據分析以及數據應用的全鏈路，同時，數據治理是一個持續完善的過程，因此需要建立完善的組織團隊，進行保障。

2. 制定數據標准規範：統一標准，提高效率

3.梳理數據制度流程：優化流程

4.盤點系統數據現狀：摸清家底，定位問題

5. 數據生命周期管理：長效運營叠代

數據的生命周期是指某個集合的數據從産生或獲取到銷毀的過程。數據全生命周期分爲：采集、存儲、整合呈現、分析與應用、歸檔和銷毀幾個階段。

6. 強化數據安全治理：前中後安全管控

7. 管理數據質量指標：提升質量，鏈路預警

8. 搭建數據平台功能：技術支撐，對接數據

在數據要素市場逐步成熟的過程中，工業數據治理的概念和範圍正持續拓寬。所謂“治理”，系指針對工業數據在其整個生命周期內所面臨的各種問題進行的系統診斷與處理。在這一過程中，技術發揮著至關重要的支撐和媒介作用。數據質量作爲數據治理的重要組成部分，其涉及數據采集、共享、應用等多個環節，每個環節都存在需要有效管理和優化的問題。

本文基于數據治理的定義、所面臨的挑戰以及實施步驟進行概述。後續將會圍繞主數據治理理論進一步深化數據治理的探討。

隨著工業大數據的不斷發展，工業數據治理將在更廣泛的領域得到應用，並釋放出巨大的價值，爲工業數據的有效利用提供不可或缺的支撐。