商业智能BI 企业提高数据质量，应该怎样保障数据治理有效性

数据价值的提升让数据成为了企业的重要资产，而将数据资产进行价值化变现能够帮助企业收获大量信息和知识，加速企业在数字化时代的成长，让企业能够顺利参与到数字经济的大发展中。不过数据资产并不等同于企业沉淀的所有数据，很多数据其实是不符合数据完整性、准确性、一致性等要求的，如果强行利用数据分析等数据处理手段对问题数据进行处理，可能会对企业发展造成负面影响。

所以企业数据质量非常关键，处理各种数据使用过程中的各种问题就成为了企业规划的重要一环。可以这么说，数据治理就是为了处理企业各种数据问题而诞生并火热起来的，这也是数据治理需要长期坚持的其中一个原因。如果企业完全不考虑数据治理，那数据质量就会成为问题，企业沉淀的数据就很难产生价值。所以企业为了提高数据质量，应该通过各种方法来保障数据治理成功实施以及有效性。

数据治理是一把手工程

说数据治理是一把手工程，首先就是因为数据的特殊性，也就是企业数据是由不同部门生产、不同部门管理、不同部门使用的，这就导致数据在企业的流通使用很复杂，不仅容易受到阻碍，还容易出现各种问题。比如数据分析师分析完成后才发现数据有问题，反馈数据问题的时候才发现不知道找谁解决，各部门之间都不认为是自身问题。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

这主要是因为数据的权责体系没有建立，当数据出现问题的时候不知道找谁解决，在使用过程中也不知道数据有没有问题。所以企业需要一把手的领导来组织建立一整套确权定责体系，把数据的全生命周期流程细化到不同阶段，让数据在生产、管理、使用等环节中都有部门、责任人负责，在流通中持续优化数据质量，确保数据在使用中没有后顾之忧。

数据治理有哪些特点

数据治理经常会被称为“脏活累活”，其中一个原因就是数据治理涉及的方面非常多，具有复杂性、全面性的特点，比如需要通过技术手段进行数据规范、数据清洗、数据交换等；需要借助沟通协调各部门参与到数据治理中，并对业务流程实行规范化、标准化，实现数据的共享流通，不断提高数据质量；还需要使用各种工具对数据进行处理，如数据源系统、元数据系统、数据模型系统、数据标准系统等。

另外数据治理是需要持续实施、在不断迭代中优化企业数据质量、规范数据行为的长期工程。虽然总说数据治理项目，但这个项目并不是说数据治理对于企业是一次性项目，这是企业领导需要明白的。企业一把手领导需要给予很强的支持，才能让数据治理成为企业的一种制度、甚至是一种文化。而只有这样数据治理才能够让企业长期坚持，融入企业血液，成为其中的一部分。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

还有就是数据治理要全面开展，各部门人员都要参与。这就要求企业一把手一定要敢于放权，通过组建一支强有力的数据治理队伍来完成数据治理任务，自上而下组织企业全体员工参与到数据治理中，共同推进数据治理的实施。所以为了调动积极性，一方面企业要建立完善的奖惩体系，把数据加入到KPI考核中，另一方面要定期组织培训，让员工掌握用数据创造价值的方式方法，建立数据思维，用数据驱动业务增长和发展决策。

数据治理的意义

随着数字化在社会方方面面的发展以及数字经济的高速增长，数据已然成为了当前时代的重要战略资源。所以我们才会在各种讨论到企业发展的时候，总能看到企业的数据战略，看到数据相关的市场又有了多高的增长速度，扩展到了哪些领域等。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

此外数据治理不仅能够提升数据质量，也会让数据规范化、标准化，通过权责体系等做好数据安全建设。数据的重要性已经达到了一个新的高度，我们在之前调查报告中知晓了企业数据泄漏成本在不断提高，并且这些数据泄露事件可能会造成用户信息的泄露，让用户增添对于企业的不信任，还会导致商业机密被泄露，甚至会对整个社会造成影响。

所以数据治理不仅是企业寻求发展需要建设实施的工程，也是用户、市场、社会对于企业的基本要求，只要高质量的数据能够在企业内外完成流通，通过数据创造价值来让企业发展，那么数据治理的价值就不可估量。希望未来能够有更加适合的技术、工具或体系，能够让企业数据治理更加完善，让数据更适合企业的发展，发挥关键性的作用。