1 什么是数据治理

当前数据治理并没有一个标准的概念界定，数据治理可从微观、中观和宏观的角度分别来理解。

微观上，数据治理指的是个体的数据管理，即对数据的实用性、 可用性、完整性和安全性的整体管理。中观上，数据治理是指公共治理，即区域和国家对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理。宏观上，数据治理指的是全球治理，即在大数据时代，以国家、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、流通、管理等方面的治理

国际机构和不同学者也提出了自身对数据治理的理解。国际数据治理研究所(DGI)和ECAR应用研究中心认为数据治理是对活动的每一个参与者进行角色划分，并配置行动指南，每个参与者完成行动指南，所有参与者的行动就是完整的数据治理。

2 数据治理能解决哪些问题

(1)从宏观上来看，数据治理能够优化数据质量、保障数据安全、维护数据主体权利、提高数据流通效率

①优化数据质量，发掘数据资产价值。大数据时代的数据具有5V特征(数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、 处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)准确性 (Veracity))。数据治理能够压缩数据体量、提高价值密度，促进数据资产价值最大化。

②保障数据安全，确保国家社会稳定

③建立数据规则，维护数据主体权利。数据治理能够工业大数据、商业数据和公共数据流动保驾护航。

④降低边际成本，提高数据流通效率。日前数据掌握在诸多不同的主体中，各个主体之间信息不流通，数据无法真正得到重复利用，信息孤岛效应明显，数据治理能够有效改善这种状况。

(2)从微观上看，数据治理能够实现数据共享、数据准确和数据可用

①共享：知道公司有哪些数据。业务视角上来看，业务内部多载体(PRD、邮件、wiki、共享文档)知识记录，受入离调转的影响，“考古成本”高;公司视角：跨组织数据流通黑盒，数据不流通

②准确：业务知道该用哪个数据。数据语义记录不明晰;业务自我迭代变更过程中数据记录不同步;好多数据不知道该用哪个?业务迭代数据定义变更如何准确修改定义及触达关注方

③可用：数据质量需要保障。已经下线了文档还存在;不同数据健康状态监控;数据血缘追溯问题排查;不同数据格式导致下游消费解析成本过高;上游变更下游无感知

3 数据治理的内容

ITSS WG1认为企业数据治理包含以下几方面内容

(1) 确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现;

(2) 确保有效助力业务的决策机制和方向;

(3)确保绩效和合规进行监督

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。

来源：《赛迪智库：2019中国数据治理发展报告(46页)（景略咨询）.pdf》

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