編輯導語：在當下大數據時代，做好數據管理，無疑對企業數字化轉型起到至關重要的作用。本篇文章裏，作者就整理出了十個做好數據治理的步驟。感興趣的話就一起看下去吧。
在數據智能運用的道路上，數據煙囱、信息孤島遍佈。由於頂層設計的缺失及歷史原因，企業的各個業務系統、管理系統等的數據壁壘問題嚴重。
另外，由於所用技術不同、開發團隊水平不一、開發平台和工具不統一、缺乏規範的數據管理標準，各個系統間的數據難以兼容及集成。數據無法共享，造成一定的數據存儲成本及數據管理成本的浪費。
因此，對於數字化轉型企業來説，追溯數據來源、統一數據定義、分類數據存儲、消除無效數據，可以降低數據管理成本，規避數據應用的法律風險，降低產品維護及開發成本。
那麼應該如何正確治理數據呢?
一、整理業務規則，統一數據定義在企業數字化轉型過程中，對數據的共同理解與解釋至關重要。
數據質量問題通常是指同一數據集被解釋為不同事物，或者不同數據集被解釋為相同事物。
無論是業務還是技術元數據，根據業務屬性明確數據定義對於提高數據質量相當重要。企業可令數據治理團隊運用一定的數據管理應用程序完成業務規則的梳理和數據定義的統一。
二、跟蹤外部數據來源面對競爭激烈的市場環境，企業數據應用的方向不再侷限於內部數據，更多着眼於第三方數據，這成為構成分析解決方案的要素之一。無論是合作伙伴數據、供應商數據還是互聯網開放數據，都可以提升企業獲取新業務價值的資源。
然而，依靠傳統的數據治理方式並不能追溯數據的真實情況。即使能夠確定數據質量，也不能保證數據源頭是固定的。因此，數據治理團隊有必要建立一個可行的模式，以保證外部數據的正確性。
三、確認影響業務的關鍵數據指標在商業場景中，業務需求、業務流程、業務績效等是關鍵數據指標。
為了衡量一款產品及服務是否能夠滿足市場需求，必須採用一定的企業績效指標。不完整、不準確的數據可能導致客户投訴。因此，客户流失率、KPI等數據指標的梳理及確定至關重要。
四、分析關鍵業務的數據質量在確定了企業內部影響業務的關鍵數據指標後，數據治理團隊還需要了解企業內支持關鍵業務流程的系統及程序的數據質量。
在梳理過程中，數據治理團隊可以採用數據分析工具預測數據分析模型，在較短時間內瞭解數據質量。也可以創建針對數據存儲庫運行的腳本，解決高級別的跨應用數據分析需求。
五、創建數據自動化管理調控體系在數字經濟時代，眾多企業紛紛舉起數字化轉型的大旗，但大多數企業的數據體系都無法幫其實現數字化轉型。
數據治理團隊應建立自動化管理體系，把關數據治理到數據應用的整個流程，在績效考核、分析決策、基礎數據質量之間建立明確的自動化反饋機制，以業務結果反饋數據治理效果。
六、檢測數據質量對業務的影響程度憑藉專業的數據質量分析工具，數據治理團隊能夠測試數據質量，識別異常數據，以便開展有針對性的數據處理工作。通過業務影響程度測量數據質量，可以幫助企業有效篩查無價值數據，提高數據質量。
另外，數據質量的檢測應該是長期存在於數據應用過程中的。一旦企業決定進行數字化轉型，就必須定期評估數據質量對業務結果的影響，並且隨着新業務場景的出現，對數據質量評估的重點和方法作出相應調整。
七、聽取、溝通業務需求，有針對性地治理數據數據治理團隊在對數據進行清洗治理時，首先不要妄圖通過數據治理立即解決所有問題，而是應該認真聽取業務部門對數據的需求。通過有效溝通，確定行動計劃，探索數據內部潛在的問題，為分析決策提供支撐。
八、創建數據質量動態感知台，監控數據治理進程數據治理團隊一般會通過定期會議或者小組討論等形式同步各自的數據處理進度。但是，定期的會議彙報無法隨時瞭解數據治理進程。
因此，數據治理團隊可以創建數據質量動態感知台。數據質量動態感知台可以根據KPI和關鍵業務操作流程制定數據質量的績效。在某些需要調整的地方，數據業務分析師可以與CDO溝通調整治理路線和重點。
成熟的數據業務分析師可以幫助企業進行數據管理，積極監控、提高數據質量。數據質量動態感知台可以幫助企業管理數據風險，創造更多降低運營成本的機會。
九、建立學習——分享——培訓機制數據治理團隊中各成員分工不同，所處理的數據模塊也不相同，每個人遇到的數據質量問題都不同，而個人解決起來困難重重。
因此團隊負責人需要建立一套學習——分享——培訓機制，團隊成員可以將發現的數據問題及時共享給團隊其他成員，一起討論數據治理的解決措施，幫助團隊成員提升自身能力。
十、避免“IT怪圈”數據治理團隊如果沒有完全打通企業的內外部數據，業務部門的需求便不能隨時得到滿足，數據治理團隊就會進入IT怪圈。
首先，前端業務場景不斷變化，業務部門需要隨時響應。
期間，業務部門會不斷向技術部門提出各種工作需求。即使有些業務需求簡單到並不需要技術人員操作，只須簡化數據治理的流程或步驟即可，但由於數據治理得不徹底，技術部門不得不隨時響應低端需求。
業務場景是瞬息萬變的，用户的需求需要隨時被滿足，技術部門疲於應付前端業務部門低端的需求，導致業務需求響應慢，結果並不令人滿意，甚至延誤了商機。如此循環下去，技術部門將陷入IT怪圈，無法抽身。
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