数据治理：挑战与管控策略——从实践到落地

数据治理是一项复杂的任务，尤其在IT系统成熟后实施时，挑战重重。它涉及多个层面，包括技术、流程和组织文化等。数据模型管控是数据治理的核心组成部分，主要包括两个方面： 1. 数据治理困难及落地策略： - 难点在于数据的多样性和复杂性，以及与业务流程的紧密关联。在IT系统发展过程中，数据质量的问题往往暴露出来，促使企业意识到数据治理的必要性。数据治理并非单纯的技术问题，而是需要制度、工具和流程的协同配合，以确保数据的准确、一致和可用。 - 企业常常采取咨询公司的帮助，首先进行数据主题域的设计，将数据划分为如财务、客户、产品等核心领域，并明确各领域内的数据项。接着，制定数据标准，定义业务术语及其规范，包括内容和英文解释。 2. 数据模型管控方案： - 实践中，有些企业已经将数据治理成果应用于数据仓库建设，但效果可能不理想，这表明治理需要持续的努力和优化。大型企业可能有专门的数据部门来负责治理工作，而中小型企业可能资源有限，人员配备较少。 - 数据治理的兴起与大数据应用的挫折紧密相关。传统企业在尝试大数据应用时遇到数据质量问题，导致领导层意识到数据治理的重要性。数据治理的需求随着技术的发展和社会对数据价值的认识提升而日益增长，从2010年至2020年间，数据治理相关的技术需求持续上升。 3. 数据质量问题与治理： - 数据质量问题是个长期存在的问题，即使进行数据治理，也难以完全消除，但可以改善。数据治理的目的是在制度、工具和流程层面提供保障，减少数据错误和不一致性。 4. 数据治理在中国的发展： - 在过去的十年里，中国的数据治理经历了从启蒙阶段到广泛应用的过程。早期着重于概念引入和问题意识，而随着时间的推移，企业逐渐认识到数据治理的重要性并付诸实践。 数据治理是企业应对日益复杂数据环境的关键策略，它不仅包括技术上的模型设计，还包括组织结构、流程优化和持续的质量改进。通过理解这些挑战和方法，企业可以更有效地推进数据治理，从而提升数据的价值和业务效率。