企业如何正确理解数据治理

我们经常会谈到关于大数据、数据质量、主数据、元数据方面的一些问题，不可避免的会提到数据管理，那么什么是数据管理呢?

最近几年，由于大数据、数字孪生、数字经济等概念的出现，企业逐步认识到数据资产的巨大价值，而且很多大型企业陆续开展了主数据建设、数据资产规划等针对数据的管理工作，整体上对数据管理的理解有了很大的提高，但是，我们仍然会频繁的听到企业很多人包括决策层还错误地将数据管理视为数据质量的同义词。即使是现在，人们对数据管理和数据管理之间的区别仍然不能清楚的认识，一些人认为“数据管理”只是简单地将个人分配为数据所有者和管理员，同时创建数据字典和数据模型。实际上，数据管理的范围要大得多，也复杂得多。

数据管理是企业管理的一个组成部分，它的作用是为数据管理设定方向、目标、路径，并使数据管理与企业的战略需求保持高度一致。

数据管理的重点:

数据管理不是一个IT问题。不是仅仅因为它包含数据这个词就意味着数据管理与业务无关。数据管理是业务和IT之间的伙伴关系，但是应该由业务来领导和关注。如果数据没有得到正确的管理，那么企业将会感到痛苦。

数据管理不仅仅是购买和实现一个工具。一些供应商并没有通过生产“数据管理”工具来帮助解决这个问题，这些工具实际上只覆盖了数据管理的一小部分。实现这些工具只会部分提供数据管理的好处。无论在什么情况下，任何在知道自己要做什么之前就开始实现工具的人都是被误导的。这就像在计划出旅程是去下一个房子、下一条街道还是下一个城市之前买了一辆车。

数据管理并不是费力的数据审计过程。它是关于连接、调整和指导数据，使数据以最有效的方式为组织工作。这才是数据管理积极的作用体现。

数据管理实现的效果可能是更好的数据质量，但同样应该是更好的数据安全性、更好的数据设计、更好的数据控制、更好的知识管理、更好的知识共享，以及更重要的是企业内部信息的无缝集成。

事实上，在一个大型的数据管理项目中，不是一项技术或工具就能搞定的，需要根据企业的需求采用不同产品和工具的组合。

大数据管理必须跟踪跨多个平台的数据访问和使用情况，并减轻数据使用不当造成的风险。在大数据环境中，验证数据源并确保数据质量和数据完整性是一个巨大的挑战。此外，海量数据的存储、如何将数据处理效率最大化、保证数据可靠性与安全性也更具难度。

对于企业来讲第一个任务应该是数据管理理念、方法、过程的教育和宣贯。第一步并不是着急的开展数据管理;而是对数据管理的深刻理解，这些正确的理念和理解，对于企业决策层至关重要。只有在这一目标实现之后，组织才能真正开始更好的在数据管理的道路上前进。