在当今数字化时代，数据已成为企业关键的战略资产。对数据进行有效管理，对于企业提升运营效率、降低成本以及做出更优决策意义重大。而数据治理作为一种关键的管理手段，能够助力企业确保数据的质量、安全、合规性以及有效利用。
一、数据治理的定义与重要性
近期，国家标准 GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》（以下简称“国标”）正式发布，其给出了重要数据识别指南，确立了数据分类分级标准规范，为数据分类分级管理工作的具体落地提供了参照。据悉，该国标将于 2024 年 10 月 1 日起正式施行。
数据治理是制定数据分类分级标准规范中的关键一环，那么对于数据治理你究竟了解多少呢？数据治理的 ABC 你是否清楚呢？
数据治理指的是对数据资产进行管理，涵盖制定相关政策、流程与标准，并运用技术手段，以此保障数据的质量、安全、合规性以及有效利用，数据治理对于企业而言意义非凡。
提升数据质量与可用性：通过数据治理，企业能够识别并修复数据中的错误与不一致性，增强数据的准确性与完整性，从而为数据分析与应用筑牢根基。
强化数据安全：数据治理可帮助企业构建数据安全防护体系，防止数据泄露与滥用，确保数据安全。
保证法规合规：数据治理能助力企业遵循相关法律法规，规避因数据不合规而引发的风险与罚款。
支撑基于数据的决策：数据治理有助于企业搭建数据分析平台，为决策者提供可靠的数据支撑，提升决策的科学性与有效性。
二、数据治理的核心组件
数据治理的核心组件在于确保数据的质量、安全与合规性。首先，数据质量管理致力于确保数据准确、完整、一致且可靠。其次，数据安全与隐私保护确保数据免受未授权访问、使用、披露、篡改与破坏，同时遵守相关隐私法规以保护用户隐私。
数据架构与模型明确了数据的组织、存储、访问与使用规则，保障数据能被高效管理与利用。最后，数据合规性确保数据处理活动符合法律法规要求，避免违法风险。这些组件共同构筑起数据治理体系，辅助组织更好地管理与利用数据资源。
比如某银行在实施数据治理时，发现其核心系统中存在大量重复、不一致以及不完整的客户数据。这给客户关系管理带来困难，同时也增大了风险，因为这些数据可能影响决策的准确性。
为解决此问题，该银行先是开展数据质量管理，通过清洗、去重与标准化客户数据，确保其准确性、完整性与一致性。接着，加强数据安全与隐私保护措施，采取加密、访问控制等手段保护客户数据免受未授权访问。随后，对数据架构进行优化，建立统一的数据模型，规范数据的存储、访问与使用方式。
该银行确保数据处理活动符合诸如《个人信息保护法》等相关法律法规，避免了数据合规性方面的风险。借助这些举措，银行成功改善了客户数据质量，提升了数据安全性，并确保了数据处理活动的合法合规，进而提高了业务效率与客户满意度。
三、实施数据治理的步骤
实施数据治理需遵循以下步骤：
1、设定目标与制定策略：依据企业战略和业务需求，明晰数据治理的目标，并制定相应的数据治理策略与规划；
2、建立组织架构与职责分工：构建数据治理组织架构，明确各部门及人员在数据治理中的职责与分工；
3、制定数据标准与规范：制定统一的数据标准与规范，确保数据质量与一致性。
4、实施数据治理技术与工具：选用适宜的数据治理技术与工具，以支撑数据治理策略的实施。
5、建立数据治理流程与制度：构建数据治理相关的流程与制度，规范数据管理活动。
6、开展教育与培训：对员工进行数据治理相关知识与技能的教育培训，提升员工的数据意识与责任感。
7、持续监控与改进：定期评估数据治理的效果，并依据评估结果进行持续改进。
数据治理是一项持续推进的工程，需要企业从战略高度予以重视，并投入必要的人力、财力与技术资源。通过有效实施数据治理，企业能够提升数据价值，释放数据潜力，进而获取竞争优势。
