數(shù)據(jù)治理，一直是數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作中非常重要的話題，幾乎承載了數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中最為重要的任務。

數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)管理不同，具有更強的有關數(shù)據(jù)價值開發(fā)的目的性！

1. 大型企業(yè)數(shù)據(jù)治理之困境

數(shù)據(jù)治理，涉及的工作很多，比如數(shù)據(jù)溯源，數(shù)據(jù)異常識別，數(shù)據(jù)整改，數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證，數(shù)據(jù)對齊，元數(shù)據(jù)補全，數(shù)據(jù)回收等等。歸根結(jié)底，數(shù)據(jù)治理的目的就是一件事——提高數(shù)據(jù)的可用性。

通過治理，把數(shù)據(jù)的“混亂度”降低，使不可用的數(shù)據(jù)變?yōu)榭捎茫共缓糜玫臄?shù)據(jù)變得好用，使沒意義的數(shù)據(jù)變得有價值。

數(shù)據(jù)治理說起來重要，但是在具體實操中，往往也是讓諸多企業(yè)最為“犯難”，尤其是大型集團型企業(yè)，由于業(yè)務規(guī)模龐大，同時歷史包袱很重，經(jīng)常遇到“老業(yè)務治不完，新業(yè)務跟不上”，或是“前治后亂”的困窘。

數(shù)據(jù)治理對于資源的消耗非常大，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)治理成效并不明顯，因此數(shù)據(jù)治理活動也是最容易受到“詬病”的數(shù)字化工作之一。

2.數(shù)據(jù)治理的源端管控

狹義的數(shù)據(jù)治理，往往是指對存量數(shù)據(jù)問題進行整改處理，由于企業(yè)的數(shù)據(jù)不斷積累，如果數(shù)據(jù)治理的技術(shù)手段、管理手段不夠先進，很容易收效甚微。

因此，數(shù)據(jù)治理必須要控制住數(shù)據(jù)的“源頭”，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)錄入的環(huán)節(jié)就做好嚴格的管控。

如果數(shù)據(jù)是系統(tǒng)自動產(chǎn)生的，那么就要結(jié)合新的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，對源端系統(tǒng)進行改造和升級。

如果數(shù)據(jù)是人為手工錄入的，那么就要加強對數(shù)據(jù)責任人的管理，一是在職責上明確每個基層人員的數(shù)據(jù)管理責任，并與考核掛鉤；二是加強對人員錄入信息的數(shù)字化交叉驗證。

還有一些數(shù)據(jù)，是通過系統(tǒng)運算生成的，即計算類、報表類的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)屬于二次加工數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的問題可能在源頭就已經(jīng)被污染了，也可能是計算環(huán)節(jié)出了問題—— 這就要求對數(shù)據(jù)鏈路進行監(jiān)控分析。

一是要保證數(shù)據(jù)鏈路貫通，數(shù)據(jù)同步與融合的相關操作穩(wěn)定，二是要核實數(shù)據(jù)計算邏輯是否正確，是否與最新的業(yè)務口徑保持一致。

3.提升治理技術(shù)尤為重要

除了在源頭控制以外，傳統(tǒng)的事后檢查的治理方式仍然很重要，尤其是針對一些短期內(nèi)無法解決的黑盒系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行治理的任務來說。

數(shù)據(jù)治理的基本對象是數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)質(zhì)量的“六性”包括：完整性、及時性、準確性、一致性、唯一性、有效性。針對這些原則，可以提前制定一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證模型，判斷是否滿足這些質(zhì)量約束條件。

通過定期將數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證模型的代碼腳本運行于業(yè)務數(shù)據(jù)庫中，可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量缺陷，動態(tài)生成“待處理”的問題數(shù)據(jù)任務工單。

因此，提升數(shù)據(jù)治理技術(shù)本質(zhì)上就是驗證模型的開發(fā)，驗證模型有些可以基于經(jīng)驗進行總結(jié)，也有些可以構(gòu)建具有概率推斷能力的機器學習模型，或是專門針對治理任務的“專家系統(tǒng)”（Expert System）。

有些數(shù)據(jù)治理任務，在發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)時，需要驗證跨系統(tǒng)、跨表單之間的數(shù)據(jù)關系，為了降低腳本重復運行和數(shù)據(jù)比對的工作量，相關的RPA機器人的設計和開發(fā)也是未來重要的數(shù)據(jù)治理支撐技術(shù)之一。