浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义
浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义
摘要：随着数字化转型的深入开展，数据成为新的生产要素，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。通过在数字世界汇聚、联接与分析数据，构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道，不断驱动业务对象、过程与规则的数字化。不仅有利于提高政府和企业决策的科学性,也有利于推进政府和企业的数字化转型，让数据发挥出最大的效益。
关键词：数据治理；数据感知能力；数据质量；安全与隐私
一、数据治理目标
数据治理是指在企业数据整个周期制定由业务推动的数据政策、数据所有权、数据监控、数据标准以及指导方针。数据治理的重点在于，要将数据明确作为企业的一种资产看待。
在数据治理初期，通过建立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理制度，通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，实现数据质量
的持续提升。在数据治理稳步提升阶段，通过数据服务、数据资源汇聚并对数据进行联接，实现数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑着企业与政府的数字化转型工作。
二、数据治理的重要性
高质量数据对任何个人和单位都是战略性资产，随着个人私有数据量的增长和企业推进数字化转型的进程，有效数据正迅速成为一个关键的业务差异。要使数据具有价值，需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。要保障各业务领域数据工作的有序开展，需建立统一的数据治理能力，如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。
在数字经济中，数据治理有助于增强企业灵活性，涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制，有效协调才能使相关决策成本和风险最小化。政府在数据治理方面的措施手段，是直接关系到政府与企业、个体互动过程能否赢得主动的关键。因此，无论怎样重视数据治理在数字化转型过程中的作用，都不为过。
快手小店三、数据治理分类管理
根据数据特性及治理方法的不同对数据进行分类管理：内部数据和外部数据、结构化数据和非结构化数据、元数据。其中结构化数据又进一步划分为基础数据、主数据、报告数据、事务数据、观测数据等等，不同分类的数据，其治理方法要有所不同。
（一）基础数据治理。
基础数据指用结构化的语言描述属性，用于分类或目录整编的数据，也称作参考数据。基础数据通常是静态的，在支撑场景分流、流程自动化、提升分析质量方面起着关键作用，对外可以使描述统一、满足外部遵从性，对内分流业务场景、提高业务敏捷性，通过建立完整的基础数据管理框架，明确各方的管理责任，可以确保基础数据的有效管理。
（二）主数据治理。
主数据是参与业务事件的主体或资源，是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据。主数据的错误可能导致成百上千的事务数据错误，因此主数据的管理要求是确保同源多用和重点进行数据内容的校验。
（三）事务数据治理。
事务数据在业务和流程中产生，是业务事件的记录，其本身就是业务运作的一部分。事务数据是具有较强时效性的一次性业务事件，通常在时间结束后不再更新。因此，事务数据的治理重点就是管理好事务数据对主数据和基础数据的调用，以及事务数据之间的关联关系，确保上下游信息传递顺畅。
（四）报告数据治理。
报告数据是指对数据进行处理加工后，用作业务决策依据的数据。他用于支持报告和报表的生成。报告数据涵盖的范围较广，如主数据、基础数据等，这些数据类型本身已经有相应的管理机制和规范，这里不再详细展开。
（五）观测数据治理。
观测数据是通过观测工具获取的数据，观测对象一般为人、事、物、环境。相比传统数据观测数据通常数据量较大且是过程性的，由机器自动采集生成。不同感知方式获取的观测数据，其数据资产管理要素不同。观测数据的感知方式可分为“软感知”和“硬感知”。“软感知”是使用软件或者各种技术进行数据收集；“硬感知”是利用设备或装置进行数据收集，其数据的感知过程是数据从物理世界向数字世界的转化过程。
（六）规则数据治理。
规则数据是结构化描述业务规则变量的数据，是实现业务规则的核心数据，如业务中普遍存在的基线数据。规则数据的管理是为了支撑业务规则的结构化、信息化、数字化，目标是实现规则的可配置、可视化、可追溯。规则数据的元数据要记录与业务规则的关系，遵从信息架构资产管理要求，以方便规则数据的管理、共享和分析。
四、数据感知能力
奖学金申请范文随着企业业务数字化转型的推进，原有信息化平台的数据输出和人工录入能力已经远远满足不了企业内部组织在数字化下的运作需求。数据建设需要构建数据感知能力，分为“软感知”与“硬感知”，面向不同场景。
基于物理世界的“硬感知”依靠的就是数据采集，是将物理对象镜像到数字世界中的主要通道，是构建数据感知的关键，是实现人工智能的基础。基于当前的技术水平和应用场景，“硬感知”采集方式大致分为条形码与二维码、磁卡、RFID、OCR和ICR、图像数据采集、音频数据采集、视频数据采集、传感器数据采集、工业设备数据采集等。
存在于数字世界中的那些分散、异构信息，可通过“软感知”能力来利用。主要有埋点、日志数据采集、网络爬虫等手段收集，“软感知”主要面向产品持续运行提供服务，基于对产品日志、用户行为的感知，改善产品功能。
感知可以应用于广泛的物理世界和数字世界，感知范围可以从人、物、作业、地点扩展到复杂环境。只有将感知数据纳入整体的数据体系中，才能发挥感知数据的价值。
纸花瓶五、提升数据质量
越来越多的企业应用和政府服务都基于数据而建，数据质量是数据价值得以发挥的前提。随着数据类型、数据来源的不断丰富以及数据量的飞速增长，企业面临数据质量问题的概率显著增加。数据质量管理是数据治理的一个重要组成部分，数据治理的所有工作都是围绕提升数据质量目标而开展的。要做好数据质量的管理，应抓住影响数据质量的关键因素，设置质量管理点或质量控制点，从数据的源头抓起，从根本上解决数据质量问题，在完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、有效性等六个维度上下功夫。
fps游戏鼠标依据ISO9001PDCA质量管理核心思想，企业数据质量管理应从组织环境、数据质量管理
方针、数据质量问题分析、数据质量监控、数据全周期管理等几个方面入手，使得数据质量问题可被量化，通过统计过程控制对数据质量进行监测，然后采用六西格玛流程改善中的经典分析方法对业务进行完善，真正的做到有的放矢。
六、数据安全与隐私
在数字化转型的过程中，通过挖掘数据的价值抓住极大的发展机遇的同时，企业也面临着越来越大的风险，这些风险源于外部法律要求、网络安全威胁，也有来自内部数据的大量汇聚和充分共享。数据安全治理也是数据治理的重要一环，是从决策层到技术层、从管理制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链路。基于业务管理的诉求，对整个信息隐私保护治理体系进行分层映射，共同管理。
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结语
数据能创造价值，但数据创造价值的功能是经由数据治理来实现的。数字化治理是一个漫长的过程，但通过业务链条的统一规划、全域数据联接整合，最终能够实现运营效率和效益的提升，支撑企业数字化转型。

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