为什么需要数据治理

需要数据治理的原因如下：

• 开发能力不足或者数据意识比较差，导致上报或者采集到的数据混乱，逻辑没有梳理清楚导致数据中各种特例或者容错，模型缺少抽象导致数据分散，技术不足、异常考虑不足导致数据中存在乱码或者异常。

• 业务复杂，各类业务之前差异很大，缺少统一的高层设计，导致上报上来的数据很难兼容。

• 团队复杂、业务外包缺少统一的规模和管理，各个团队按照自己的最省事的方式做事，不考虑后续团队的配合，挂坑埋雷。

• 定义数据资产的具体职责和决策权，应用角色分配决策需要执行的确切任务的决策和规范活动。

• 为数据管理实践制定企业范围的原则，标准，规则和策略。数据的一致性，可信性和准确性对于确保增值决策至关重要。

• 建立必要的流程，以提供对数据的连续监视和控制实践并帮助在不同组织职能部门之间执行与数据相关的决策，以及业务用户类别。

如何进行数据治理很重要，离不开以下几种关键要素：

• 组织架构：对于企业来说，数据治理属于管理范畴，企业数据治理需要强有力的组织架构来支撑，以加强企业对数据治理的掌控。因此，企业数据治理组织架构应该由高层领导牵头，全部业务部门参与，最终由业务部门主导，IT部门执行，为数据治理工作的顺利执行提供组织上的保障。

• 制度流程：此外，数据治理还需要企业有完善的制度和规范的流程，来把好“数据流转”关。在制度方面，需要制定出适用于全企业的管理办法；在流程方面，制定出数据治理的一般流程，并规范从数据需求定义到数据质量检测和评估一系列流程的具体操作。

• 技术支撑：技术支撑是企业数据治理最基础，同时也是最重要的一部分。数据治理涉及到数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等多个模块相关衔接。在数据治理过程中，应该把重点放在平台和工具上，一套完整的平台工具和相应的自动化手段，能够帮助企业更容易地进行数据治理。