一、引言
在之前的文章中，我们探讨了什么是数据中台。数据中台本质上是实现数据“汇聚整合”与“服务化输出”的核心载体。
需要明确的是，数据中台 ≠ 数据治理，它是一套产品工具，并不能自发、自动地完成数据治理工作。
很多企业在推进数据治理项目时，仍习惯将其视为一个普通的“业务系统”，做甩手掌柜。一旦项目结束、供应商离场，企业往往并未真正形成数据管理能力，导致数据问题反复出现、治理成果“开倒车”。
究其根源，在于数据治理本质上是一项持续性工程，需要多方协作、长期投入，涵盖组织架构、标准制定、技术支撑和持续运营等多个层面。
二、为什么数据治理是持续性的？
2.1 多方协作的复杂性
数据治理并非信息化部门（也可称为技术部门或数字化部门）的“单兵作战”，而是一场跨部门协同的“集团战役”。
举个例子：技术部门发现业务部门A在录入11位编码时，误填为10位，造成数据质量问题。当要求业务部门A修正时，若对方不配合，就必须依赖更高层级的协调。
一旦缺乏有效的组织保障，数据治理就容易陷入僵局——因为对业务部门而言，这通常意味着额外的工作负担。
从《DAMA数据管理知识体系指南》来看，数据治理组织应具备三类职能：立法职能（制定制度、标准与架构）、司法职能（问题管理与修复）、行政职能（服务保障与执行责任）。在真实项目中，通常涉及以下角色，需要长期沟通与配合：
- 技术部门：负责平台搭建、数据集成、质量检测与问题修复
- 业务部门：提供业务规则、数据标准，参与数据修复与使用反馈
- 数据治理委员会（管理部门）：制定数据战略、统筹规划、协调资源、监督执行
2.2 业务与数据的动态变化
任何组织都围绕业务运转——企业靠业务创造利润，政府靠业务服务民生。而业务本身，始终处于动态变化中：业务模式迭代、组织架构调整、产品线拓展……这些变化必然带来业务规则的更新，也意味着数据的结构、含义与来源持续演变。
只要业务不停，数据就会源源不断产生，在各个系统中流转。新的数据也必然带来新的质量问题。因此，数据治理没有终点，它必须与业务共同演进。
此外，随着治理深入，数据规范会逐步融入业务流程，这也要求组织不断适应新的协作方式。
三、数据治理包含哪些工作？
3.1 组织架构设计
数据治理是一项需要企业全员协作的系统工程。为实现数据战略目标，企业应建立跨部门、跨层级的数据治理组织，明确各方职责。
通常，数据治理组织会设立一个由高层领导牵头，业务、技术和管理部门负责人共同参与的“数据治理委员会”。该委员会负责制定数据战略、协调资源、确立数据标准与政策，并监督执行（立法与司法职能，确保“做正确的事”）。同时，也要明确数据管理服务等具体工作的权责归属（行政职能，确保“正确地做事”）。
图片摘自《DAMA数据管理知识体系指南》，纵向显示了组织内部不同层级开展的数据治理活动，横向则显示了数据治理职责在组织职责、技术和业务领域之间的分工。
3.2 规章制度梳理
规章制度是数据治理的基础，为数据管理提供统一的行为准则。主要包括：
- 数据标准体系：如命名规范、编码规则、数据格式与口径定义，确保数据一致性
- 数据质量要求：明确完整性、准确性、及时性、一致性等核心指标及检测方法
- 数据安全规范：涵盖数据分级分类、权限管控、脱敏策略与审计机制
- 数据共享与使用规范：界定数据开放范围、审批流程与使用权限，促进数据安全可控地流动
3.3 技术工具支撑
尽管数据治理的核心是组织协作，但整个过程离不开工具的支撑。选择合适的工具，对提升治理效率至关重要。目前市场上常见的数据中台产品，就是这类工具的典型代表。
以龙石数据中台为例，一套完整的数据治理工具通常包括：
- 数据集成模块：实现数据仓库的快速构建
- 数据标准模块：制定统一的数据表达规范
- 数据质量模块：支持质量规则定义、自动化监控与异常发现
- 元数据管理工具：构建数据地图，梳理数据血缘，支持影响分析
- 数据共享模块：将治理后的数据安全、便捷地反哺业务
这些模块共同构成数据治理的技术底座，显著提升治理效率与效果。
3.4 流程优化与嵌入
数据治理的最终目标，是让数据更好地赋能业务。因此，必须将治理要求融入业务流程：
- 源头治理：在数据录入环节嵌入校验规则，通过表单控件等方式防错
- 闭环管理：建立数据问题的发现、分析、修复与验证机制
- 绩效牵引：将数据质量纳入业务部门考核，激励一线人员主动参与
- 意识提升：通过考核以及过程沟通，业务人员意识会逐步提升，从源头提升数据质量
四、如何有效推进数据治理？
4.1 避免“大而全”的目标
数据治理初期，切忌设定过于宏大、全面的目标。由于治理涉及面广、协调难度大、见效周期长，若一开始就追求“大而全”，很容易因资源不足、阻力过大而失败。
更务实的做法是：小步快跑，由点及面。
4.2 渐进式推进策略
1. 选准切入场景
前期可从以下几类场景中选择突破口：
- 高频共享数据：使用频率高、影响面广的数据
- 重点专题数据：如核心业务数据、关键指标数据
- 异议数据：当前问题突出、业务部门反映强烈的数据
2. 逐步扩大范围
在单一场景成功落地后，及时总结可复制的经验与模式，逐步拓展到更多数据域和业务场景。
3. 双向推进
- 自下而上：从具体场景切入，用实际效果证明数据治理的价值
- 自上而下：通过治理委员会提供组织保障，推动跨部门协作
两者结合，形成合力，持续将数据治理推向深入。
4.3 方法论支持：“理采存管用”
在具体执行层面，可参考龙石数据提出的“理采存管用”方法论，形成系统化、闭环的治理路径：
- 理：梳理组织数据资源现状
- 采：将分散的数据资源集中采集
- 存：设计合理的数据模型，分层存储数据
- 管：实施标准、质量、安全等管理措施
- 用：将治理成果赋能业务，体现数据价值
本文内容为小编个人经验的输出，仅涉及数据治理的“冰山一角”。数据治理是一项庞大而精密的工作，无论是工具选型还是组织建设，都兼具技术与艺术的双重属性。
龙石数据长期专注于数据管理能力的输出，目前我们正将多年实践经验总结成书，希望能更系统、更贴合本土环境地助力大家的数据治理工作。
