数据与数据治理

数据，作为企业的核心资源，其原始形态往往难以直接满足业务需求。为充分挖掘其潜在价值，企业需通过系统化的治理流程，将数据资源转化为具有实际使用意义的数据资产。数据资产的有效应用，是推动企业业务增长、创造经济效益的关键所在，进一步转化为企业的核心资本。企业之所以致力于数据治理管理，其核心驱动力正源于数据所蕴含的巨大应用价值。

在企业的战略版图中，数据治理管理占据了举足轻重的地位。为确保数据治理工作的深入推进，企业需投入相应的资源与支持。其中，组织构建、制度设计、规范制定、技术开发以及专业工具的采用，构成了企业实施数据治理管理的核心要素。通过这些要素的有机结合与高效运作，企业可以逐步提升数据治理水平，实现数据资产的最大化利用，为企业的持续发展和竞争优势奠定坚实基础。

当前企业在数据治理方面普遍存在的问题

数据分散割裂未整合

各类数据标准未统一

数据敏捷开发未具备

数据质量差错误多

数据共享服务未形成

数据全局视图未建立

数据安全得不到保障

数据治理体系不完善

数据治理就是要在高应用标准的要求下面对复杂性叠加规模化的挑战。

数据治理步骤

1. 成立数据治理组织：分清责、权、利

数据治理覆盖了数据生产、数据流转、数据加工、数据分析以及数据应用的全链路，同时，数据治理是一个持续完善的过程，因此需要建立完善的组织团队，进行保障。

2. 制定数据标准规范：统一标准，提高效率

3.梳理数据制度流程：优化流程

4.盘点系统数据现状：摸清家底，定位问题

5. 数据生命周期管理：长效运营迭代

数据的生命周期是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为：采集、存储、整合呈现、分析与应用、归档和销毁几个阶段。

6. 强化数据安全治理：前中后安全管控

7. 管理数据质量指标：提升质量，链路预警

8. 搭建数据平台功能：技术支撑，对接数据

在数据要素市场逐步成熟的过程中，工业数据治理的概念和范围正持续拓宽。所谓“治理”，系指针对工业数据在其整个生命周期内所面临的各种问题进行的系统诊断与处理。在这一过程中，技术发挥着至关重要的支撑和媒介作用。数据质量作为数据治理的重要组成部分，其涉及数据采集、共享、应用等多个环节，每个环节都存在需要有效管理和优化的问题。

本文基于数据治理的定义、所面临的挑战以及实施步骤进行概述。后续将会围绕主数据治理理论进一步深化数据治理的探讨。

随着工业大数据的不断发展，工业数据治理将在更广泛的领域得到应用，并释放出巨大的价值，为工业数据的有效利用提供不可或缺的支撑。