数据治理方案有哪几个步骤？

随着业务发展，公司对数据应用使用场景越来越多，数据也会随着业务快速增长，随之而来，数据质量、数据存储、数据模型建设等使用规范上都会出现一些问题。尤其是互联网行业，野蛮式增长背后都是烟囱式的数据建设，数据冗余，数据孤岛问题非常多。主要表现在数据命名不规范、指标口径不一致、数据冗余问题非常严重、数据权限混乱、血缘关系查询非常困难，低效、缺乏元数据管理机制，问题核查。

一、数据治理主要做什么

数据治理不是一套技术方案，应该是一套体系，长期迭代数据规范管理，数据优化体系。包括数据架构制定、流程制度规范制定、组织职能分工、数据标准确定、治理沟通推进模式以及智能治理工具建设。核心目标是优化现有数据查询或计算体系；优化数据管理方案，提升问题查找或解决问题效率；降低使用数据成本，提升数据查询效率；规范数据建设，指标建设，保障数据统一性与一致性 。

二、如何正确治理数据

1、跟踪外部数据来源

面对竞争激烈的市场环境，企业数据应用的方向不再局限于内部数据，更多着眼于第三方数据，这成为构成分析解决方案的要素之一。无论是合作伙伴数据、供应商数据还是互联网开放数据，都可以提升企业获取新业务价值的资源。

2、确认影响业务的关键数据指标

在商业场景中，业务流程、业务绩效、业务需求等是关键数据指标。客户流失率、KPI等数据指标的梳理及确定至关重要。不完整、不准确的数据可能导致客户投诉。因此，为了衡量一款产品及服务是否能够满足市场需求，必须采用一定的企业绩效指标。

3、整理业务规则，统一数据定义

数据质量问题通常是指同一数据集被解释为不同事物，或者不同数据集被解释为相同事物。在企业数字化转型过程中，无论是业务还是技术元数据，根据业务属性明确数据定义，对数据的共同理解与解释，对于提高数据质量至关重要。企业可令数据治理团队运用一定的数据管理应用程序完成业务规则的梳理和数据定义的统一。

4、创建数据自动化管理调控体系

在数字经济时代，大多数企业的数据体系都无法帮其实现数字化转型。数据治理团队应建立自动化管理体系，把关数据治理到数据应用的整个流程，在分析决策、绩效考核、基础数据质量之间建立明确的自动化反馈机制，以业务结果反馈数据治理效果。

5、分析关键业务的数据质量

数据治理团队需要了解企业内支持关键业务流程的系统及程序的数据质量。在梳理过程中，数据治理团队可以创建针对数据存储库运行的脚本，解决高级别的跨应用数据分析需求。也可以采用数据分析工具预测数据分析模型，在较短时间内了解数据质量。

6、创建数据质量动态感知台，监控数据治理进程

数据治理团队可以创建数据质量动态感知台，根据KPI和关键业务操作流程制定数据质量的绩效。在某些需要调整的地方，数据业务分析师可以与CDO沟通调整治理路线和重点。数据质量动态感知台可以帮助企业管理数据风险，创造更多降低运营成本的机会。

7、检测数据质量对业务的影响程度

数据质量的检测应该是长期存在于数据应用过程中的。一旦企业决定进行数字化转型，就必须定期评估数据质量对业务结果的影响，并且随着新业务场景的出现，对数据质量评估的重点和方法作出相应调整。

另外，凭借专业的数据质量分析工具，数据治理团队能够测试数据质量，识别异常数据，以便开展有针对性的数据处理工作。通过业务影响程度测量数据质量，可以帮助企业有效筛查无价值数据，提高数据质量。

三、亿信华辰睿治平台简介

随着技术的发展，软件工具的自动化、智能化程度不断地提高，在数据治理中的作用越来越大。数据治理实践离不开软件工具，数据治理实践实施过程中，需要依托具体的软件工具来执行。

睿治数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合实时大数据管理、元数据管理、数据集成、数据交换、主数据管理、数据资产管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或组合使用，打通数据治理全过程，适应各类不同的数据治理场景应用。