盘点数据治理的6个价值

随着大数据的发展，各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据，这些数据如果不能有效管理起来，不但不能成为企业的资产，反而可能成为拖累企业的“包袱”。数据治理是有效管理企业数据的重要举措，是实现数字化转型的必经之路，对提升企业业务运营效率和创新企业商业模式具有重要意义。

实施数据治理有6个价值，如图1-2所示。▲图1-2 数据治理的6个价值

01 降低业务运营成本有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本；标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

02 提升业务处理效率有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，然后即可展开自己的工作，而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。

03 改善数据质量有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的，数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。

数据质量直接影响品牌声誉。正如麦当劳创始人Ray Kroc所说：“我们的品牌需要市场上的可预测性—我们的消费者期望可预测性，起点是数据完整性。”

04 控制数据风险有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务，例如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图谱等，帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险，如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。

05 增强数据安全有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。通过数据梳理识别敏感数据，再通过实施相应的数据安全处理技术，例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段，实现数据的安全防护和使用合规。

06 赋能管理决策有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性，从而改善决策水平。良好的决策是基于经验和事实的，不可靠的数据就意味着不可靠的决策。通过数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制，持续输出高质量数据，从而制定出更好的决策和提供一流的客户体验，所有这些都将有助于企业的业务发展和管理创新。