【數據治理 | 為什么要數據治理_數據治理的重要性與作用】

　　當下，數據作為我國五大生產要素之一，已經成為我國國家基礎性戰略資源，更是驅動我國社會經濟高質量發展的新引擎。隨著我國數字經濟的蓬勃發展，數據已快速融入生產、分配、流通等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式，對各行各業生產質效的倍增作用日益凸顯。

　　然而，由于源數據質量參差不齊、孤島現象凸顯、缺乏管理機制、存在安全隱患，數據在應用過程中出現了數據找不到、數據看不懂、數據流不動、數據不可信、數據不可控等連鎖問題，導致數據價值無法釋放發揮，面臨這樣的困境，要想破局，就需要實施數據治理。

　　一、數據找不到

　　由于缺乏有效的元數據管理，組織摸不清自己擁有什么數據、數據表示什么、數據來自何處、數據如何在系統中流轉，誰有權訪問它，導致海量數據變為死數據，業務人員無法輕易的找到想要的數據。通過數據治理，對元數據的描述進行標準化和規范化處理，能夠讓數據更容易理解、查找、管理和使用。

　　二、數據看不懂

　　如果數據缺乏關聯性，數據使用者將無法摸清數據來源和數據計算邏輯及血緣關系，便不敢貿然使用。再有，如果各部門或各系統對于元數據的描述不同，數據跨部門流轉時，就會產生“語言障礙”，導致數據被看不懂。通過對元數據中的業務元數據和管理元數據進行有效管理，可以讓使用者更好的了解數據的實際應用場景，快速的讀懂數據。

　　三、數據流不動

　　由于數據的格式、編碼、術語等在不同系統和部門之間存在差異，或是數據架構不合理、數據接口不兼容、數據權限設置等問題，會導致數據跨部門快系統難流通難共享，將直接影響業務的協同性以及數據的分析和應用。這就需要實施數據治理，構建數據中臺，進行數據融合集成，并建立數據共享機制等措施來破解。

　　四、數據不可信

　　質量是數據的生命線，沒有質量保障的數據，不僅沒有價值，還會誤導數據使用者產生錯誤的決策。通常“臟數據”的表現有：數據不一致、不準確、有冗余、時效低、關聯性差、可解釋性差等，面對這些問題，就需要通過數據治理建立統一的數據標準和規范，對數據進行全方位的梳理、清洗和修正，確保數據的準確性、完整性和時效性。

　　五、數據不可控

　　數據的安全性和合規性尤為重要，如果由于缺乏有效的數據管理機制，導致數據不可控，出現數據泄露、數據濫用等問題，將為企業帶來難以估算的損失以及法律風險。數據治理通過建立完善的數據安全和合規管理機制，能夠保障數據合法合規。同時，數據治理還可以通過數據訪問控制、數據加密等技術手段，保護數據的安全性和隱私性，防止數據泄露和濫用等問題的發生。

　　綜上所述，通過數據治理才能有效的提升數據質量、強化數據融合、規范數據管理和保障數據安全，從而真正的釋放數據價值，以數據為驅動力，助力業務的提升。