数据治理治什么？在哪治？怎么治？

一数据治理治的是“数据”吗？
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。其实在我看来，数据可以分为两个部分，一是数字，二是文字。数字是没有意义的抽象符号，数据是有意义的数字。文字表意，数字表量，当两者结合起来，数据就产生了。

在我们的生活和工作当中，数据无处不在。对企业来讲，有很多数据是无关企业重大利益的数据，是没有治理的必要的。数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。正如北大教授王汉生先生所说：“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”
我们需要分开来理解这句话：
①什么是数据资产？
②数据资产的相关利益方是谁？
③协调与规范什么？

先说一说什么是数据资产。我们说不是所有数据都是数据资产，那到底什么才是数据资产呢？
《企业会计准则-基本准则》第20条规定：“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。” 如果照猫画虎修改一下，不难获得一个关于数据资产的定义：“数据资产是指企业过去的交易或者事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的数据资源。”由此可见，数据要成为数据资产，至少要满足3个核心必要条件：

①数据资产应该是企业的交易或者事项形成的；
②企业拥有或者控制；
③预期会给企业带来经济利益。

数据资产的利益相关方是谁？
根据数据资产的定义，数据资产的利益相关方，包括：
①数据的生产者，即通过业务交易或事项产生数据的人或组织。
②数据的拥有或控制者，生产数据的人不一定是拥有数据，就像我们天天上网的各种数据都不归我们自己所有，而是落在了各个互联网公司的数据库中。
③数据价值和经济利益的收益者。数据治理就是对数据生产者、拥有或控制者，数据价值获益者的规范和协调。

都什么是需要协调和规范？
首先是数据的标准化，定义统一的数据标准，“写中国字、说普通话”让数据资产的相关利益方在同一个“频道”沟通。数据的标准化包含几个层面：①数据模型标准化。②核心数据实体的标准化（主数据的标准化）。③关键指标的标准化。关于数据标准化这里不再展开，有需要深入了解的朋友请参考笔者之前写的文章：《数据治理系列3：数据标准管理》。
其次是数据的确权。数据一旦成为资产，就一定有拥有方，或者实际控制人，可以把他们统称产权人。与实物不同的是，实物的产权是比较明确的，数据则比较复杂。产品在生产制造过程中，并没有与消费者交易之前，制造商拥有完全产权。产品生产出来后，消费者通过购买支付相应的货币，便拥有了产品的产权。而数据的生产过程就不一样了，我们的各种上网行为每天都会产生大量的数据，例如：网上购物、浏览网页、使用地图、评论/评价……。这些数据到底归谁所有？控制权该如何治理？这是摆在面前的一个难题！我们看到近几年一些不良商家，利用我们的上网数据，导致安全隐私泄密的事件也层出不穷。希望随着技术和商业的进步，尽快能够找到解决方案！
第三是流程的优化。数据治理的两个目标：一个是提质量，一个是控安全。互联网数据的确权目前已经是一个世界级难题，做好企业业务流程的优化可能会对隐私保护起到一定的作用。通过业务流程优化，规范数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期，使得数据在各阶段、各流程环节安全可控，合规使用。另外，通过一定的流程优化，通过对相关流程进行监管，按照数据的质量规则进行数据校验，符合“垃圾进、垃圾出”的数据采集、处理、存储原则，提升数据治理，赋能业务应用。

二数据治理到底在哪里治？
关于数据中台到底应该在中台治理还是应该在后台治理，这个话题在笔者所在的数据圈子中引起了激烈的讨论。群里参与讨论的都是业界的大咖，讨论内容也十分精彩，我截了部分的截图，先看看大咖们的观点：
数据治理到底应该放在中台，还是后台，我个人的理解是：小数据标准化治理靠人工、大数据预测性分析靠智能，将两者结合起来：“人工+智能”形成了完整的数据治理技术体系。一个企业的数据治理既离不开小数据的标准化治理，也离不开大数据的预测性分析。

这里的小数据，是在承载事物实体的数据，例如：人、财、物等，是企业所有业务开展的载体。其实说白了就是主数据管理。对于主数据的治理笔者认为是一个后台行为，治理核心是“唯一数据源、统一数据标准”，而要达到这一目标是需要从数据的源头抓起的，并且需要大量的人为干预，比如：数据标准的制定和落实，数据质量的清洗，数据的申请审批，数据的分发和共享等。从这里也能够看出小数据的治理，追求的是标准化、精确化，应该是一个后台行为。
而在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力。对于大数据，传统的一味追求精确的思维受到了挑战。而对于大数据的治理，允许一定程度上的容错，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。对于大数据的治理更多的是采用AI技术，例如：知识图谱、语音识别等，对大数据的采集、处理、使用过程加以控制，使其能够合规使用。所以，大数据的治理放在中台似乎更为合适。

三数据治理到底应该怎么治？
数据到底怎么治，这确实是一个宽泛的话题，首先是要明确治理的内容。针对不同的治理内容采取不同的数据治理策略。关于小数据和大数据的治理侧重点上文已经说明。以下为笔者在数据治理领域总结的数据治理十大关键实践：

1、成立组织，育人才
数据治理的根本目标的是提升数据质量，控制数据安全和合规使用。数据治理涉及范围广，参与人员多，需要一定的组织和制度的保障才可能获得成功。首先，依据行业经验来看，不论是基于后台的小数据治理，还是基于中台的大数据治理，“一把手”工程是数据治理组织建设的最佳实践。尤其是中台数据治理更是上升至企业战略层面，自下而上的治理几乎不太可能成功。其次，数据治理组织的建立并是组建一个非临时团队，而是要能够支撑企业数据化业务的一个完整体系，包括：组织体系、管理体系、执行体系、技术体系等。第三，数据治理组织的人员选拔和人才培养，不同企业应有不同的策略。一般来说，建立数据治理组织从企业内部进行选拔相应的技术专家、业务专家更为合适，要比从外部招聘更能够快速上手。不过，对于传统企业，其内部更偏管理，数据治理团队建设更多需要借助外部力量。

2、需求调研，摸家底
与数据项目一样，详细需求调研是开展数据治理工作的第一阶段的重要工作。本阶段主要是理解企业的战略，并按照从上而下的策略进行开展企业数据管理的现状调研，摸清楚企业数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。该阶段的工作目标是确定数据治理项目的目标和范围，评估数据治理成熟度，确定改进内容和方向并与客户达成共识。

3、梳理数据，建标准
按照业务主题进行数据资产的梳理，并制定数据资产的标准。首先，定义数据资产元模型标准，包括：数据资产的数据含义、业务规则、质量规则、数据来源、存储路径、管理部门、管理人等，即数据资产的元数据标准，定义好数据模型是数据治理成功落地的重要前提；其次，重点对企业的核心数据资产——主数据进行标准化，包括：主数据标准化定义、参照字典的标准化、数据清洗、数据服务共享等；第三，对业务指标的属性的标准化，指标的属性分为“业务属性”和“技术属性”两类，业务属性包含业务人员通常认识的指标分类、名称、计算公式、展现方式和查询权限等；技术属性包含技术运维人员所关心的系统来源、取数字段、取数频率、加工规则等，其核心也是元数据管理。

4、优化流程，定制度
对于企业而言，数据来源于很多方面，内部数据如财务、人力、供应链、生产、销售等；外部数据如政治、经济、社会、科技、行业、市场、竞争对手等。虽然数据来源广、数据量大是优点，但如果不加以整理和关联，杂乱无章的数据不仅不利于分析应用，还将带来不必要的人财物的消耗。所以，非常有必要对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。通过统一数据标准，制定合理的数据管理流程和制度，规范数据生产供应的过程。

5、搭建平台，接数据
数据治理平台的搭建要根据不同的客户需求搭建不同模块，数据治理平台主要涵盖功能模块有：元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、ETL工具等。数据接入是将各种来源、各种类型的数据，通过数据集成工具将这些零散的数据整合在一起，纳入统一的大数据平平台或数据仓库中，这一过程需要符合数据治理平台定义各种数据标准、质量规则、安全指标。所以，我们说数据治理项目不是为了治理数据而建设的，而是配合大数据平台、数据仓库、数据分析挖掘等项目，通过提升数据质量、控制数据安全，让数据发挥出最大的效益。

6、建立指标，提质量
提升数据质量是企业数据治理的重要目标，也是企业进行数据分析挖掘、业务管理和决策的重要基础，只有建立完整的数据质量体系，才能有效提升企业数据整体质量，从而更好的为业务服务。从技术面上讲，定义完整全面的数据质量的评估维度，包括完整性、时效性等，并按照已定义的维度，在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范，及时进行治理，避免事后的清洗工作。

7、优化模型，控安全
数据安全治理，始于数据资产梳理。通过对数据资产的梳理，可以确定敏感数据在系统内部的分布、确定敏感数据是如何被访问的、确定当前的账号和授权的状况。根据企业的数据价值和特征，梳理出企业的核心数据资产，对其分级分类，通过数据治理工具进行建模，定义敏感数据位置、描述和处理方式，保证数据的合规合法使用。

8、开放服务，促应用
数据的治理是为促进数据更好的应用，一切不以应用为目的数据治理都是耍流氓。通过数据资产目录、微服务等技术将数据进行开发共享，促进数据在企业中的应用，使得数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理和战略决策中，发挥数据资产价值。

9、赋能业务，抓创新
数据赋能是在管理和业务应用中发挥数据更大的价值，以数据驱动业务的落地。数据赋能核心是，①汇聚数据：完善企业内部信息数据化，采集外部数据；②治理数据：整合数据，清洗、转换、分析、服务；③应用数据：以数据为驱动将洞察结果应用到实际业务中去，推动企业业务和管理的创新。

10、持续优化，再出发
笔者认为企业的数据治理是一个螺旋上升模型，需要不断的迭代和优化。数据治理不能一蹴而就，需要建立起长效的持续运营机制，要将数据治理变成企业的一种机制、一种文化、一种习惯，而数据治理每一次迭代优化都预示着企业数据战略目标的再出发！