「数据治理」企业如何能够快速地进行数据治理

在如今的数字时代，企业只有建立了完整的大数据治理体系，保证数据的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。那企业怎样才能够快速地进行数据治理项目呢？
企业快速地进行数据治理项目的核心要素：
1、明确数据治理责任，建立数据治理组织。
因为数据主要是IT系统产生的，所以一直以来，解决数据问题都被认为是IT部门的职责。但实际上，要切实解决数据问题，开展数据治理工作，就必须先清楚一点：数据治理，是业务部门和IT部门共同的职责。
值得一提的是，越来越多的企业开始重视数据治理工作，一些企业高管团队中也产生了一个全新的职位——首席数据官(CDO)，是组织内大数据战略的制定者和推动者，负责组织内数据资产的开发和利用，通过数据推动组织业务的创新和发展，通常直接汇报给CEO或CIO。
2、管理制度是保障。
大数据治理需要管理和制度的有力支撑，可结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度等。
在一个数据治理项目中，为了加强数据保密管理，根据重要程度、公开范围、数据使用频次和数据安全要求，并根据不同级别实施相应的管理举措，级别越高，数据管理的要求越高。

3、明确数据规范。
数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则。
制定数据标准的目的是为了使业务人员、技术人员在提到同一个指标、名词、术语的时候有一致的含义。数据模型对企业运营过程中涉及的业务概念和逻辑规则进行统一定义。
4、理论结合实践。
数据治理活动是指为实现数据资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升，对数据规范所做的计划、执行和监督工作。
数据架构管理，用于定义企业数据需求，设计实现数据需求的主要蓝图，通常包括数据标准管理、数据模型管理、数据集成架构等;
数据质量管理，指通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用;
元数据管理，指通过计划、实施和控制活动，以实现轻松访问高质量和整合的元数据;
数据安全管理，指通过计划、制定并执行数据安全政策和措施，为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计;
参考数据和主数据管理，指通过计划、实施和控制活动，达到保证参考数据与主数据的一致性。
综合上述，企业想要能够快速地进行数据治理，除了以上概括的，更重要是有一套属于企业的数据资产管理系统，毕竟，工欲善其事，必先利其器。
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