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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术应用以及数据中台平台搭建的一些基础知识等内容，而本文我们就通过案例分析来了解一下，数据治理用法与原则分析。
1、数据治理
数据治理(DataGovernance，DG)是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监督和执行)。传统的数据治理内容通常包含数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等内容
数据治理的目标是保障数据资产的质量，促进数据资产的价值创造。这个根本目标可以分解成以下6项：
提升数据质量，帮助做出基于数据的更高效、更准确的决策;
构建统一的、可执行的数据标准;
良好地响应数据生产者、消费者、数据处理技术人员等数据利益相关者的需求，如保护好客户(数据生产者)的数据隐私和数据安全;
培训组织内所有的管理层和员工，让大家采用共同的解决数据问题的办法;
实现可重复的数据管理流程，并确保流程透明;
实现数据的可持续运营、数据资产的增值。
2、数据治理的6个原则
标准化原则
数据标准化是实现高价值数据、支撑以数据为基础的相关业务的先决条件。组织必须制定可参考、可落地的标准。
透明原则
除了一些需要保密的安全措施之外，数据治理相关的文件、数据问题的发现等，都应该是公开透明的，相关人员应该清楚正在发生的事情，以及事情发生后应如何按照原则处理。
数据的认责与问责
数据治理必须解决无人问责的问题，比如将很多岗位列为负责人，终却没有人真正负责。数据的认责是数据治理的先决条件，数据的问责和考核制度是确保数据治理工作真正落地的制度保障。
平衡原则
在大数据时代，时时刻刻都在涌现海量数据。在进行数据治理工作的过程中，必须在代价和收益之间取得平衡。往往没有必要追求百分之百的数据质量，而对于历史遗留数据，数据标准也不可能对其进行完全约束。很多时候，对于企业来说，数据可商用是平衡原则的重要参考。
变更原则
随着市场和业务的不断发展，数据标准、元数据、数据质量等要求并不是一成不变的，既要控制数据的变更流程，也要主动适应这些变化，推动标准更新。
持续改进原则
业务在不断变化，数据在持续产生，数据治理非朝夕之功，需要持续推动，不断改进，形成长效机制。
3、数据治理和数据资产管理
数据标准管理、元数据管理、数据质量管理和数据安全管理等同时也属于传统数据治理的必要工作内容。数据资产管理在传统数据治理的基础上，加入了数据价值管理、数据共享管理等内容。可以这么理解：数据资产管理就是传统的数据治理的升级版，可以认为是数据治理2.0。
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2025-02-07
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