国内是如何做数据治理的？_光点科技

数字化时代，越来越多的企业依赖于收集和存储、分析数据，实现他们的商业目标。数据治理已成为企业的盈利工具、商业媒体和商业秘密。数据泄露会导致法律纠纷，消费者对公司核心业务失去信心。

 事实上，数据治理是针对企业的系统工程。在实施过程中，它将涉及企业的各个部门和全体员工，需要有足够的权限、高层的关注、高级经验技术和强大的执行力。

数据治理的具体出发点体现在以下几点：

1.成立数据治理团队，给予实际管理权限

企业高级管理层应建立对数据治理有充分理解、有充分工作经验、有充分管理经验的数据治理团队。继续关注幕后，给予足够的权限，确保各部门员工的合作。

2.评估数据质量，确定数据治理任务

数据治理团队在开始数据治理任务前，应以数据的完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性为标准，从数据分析的角度评估企业目前的数据信息质量，并根据反馈确定数据治理任务。

3.规范业务流程，建立规则文档

数据治理团队可以选择从业务流程开始，即数据产生的源头，建立相关业务规则文件，确保业务部门在人员流动中维护数据治理意识。

4.确认业务指标，划分数据级

在数据治理工作中，数据指标、标签分类非常重要。数据环境治理团队可与业务管理人员沟通协调，要求合作企业建立相应的业务数据分析指标体系，划分核心数据指标，进行垃圾分类等。

5.开展信息化建设，优化数据机制

数据治理团队可以进行企业信息化建设，安装业务信息系统，自动将业务数据传输到相应的数据库，进一步部署业务智能BI。不同数据库中的数据由ETL处理并自动存储在数据仓库中。

6.建立监控预警机制，关注异常数据

通过使用商业智能，信息系统建设完成后，可以管理数据治理团队BI，根据中国企业社会核心数据可视化监控页面，协调能力分析和技术服务人员制作企业文化核心数据可视化监控页面，KPI制定图表内容，实时检查企业异常情况，指标和关键业务节点。

7.完善商业数据闭环管理，促进数据的可持续健康发展

通过整合整个系统的数据环境治理周期流程，数据治理团队管理可以形成一套完整的流程“业务-数据-处理-存储-访问-利用-分析-可视化-预警-决策-业务”为了提高数据信息质量，闭环过程需要不断发展和优化数据。

关于光点科技 数智工厂——企业级数据治理服务平台

 光点科技是一家在政企数据治理、数据中台建设、数据可视化展示分析方面有着丰富经验的公司。作为国内专业的数据智能解决方案专家，光点科技自成立以来就一直专注于数据产品的研发和落地，服务的客户涉及智慧城市、园区、政府、集团企业、金融、制造、能源、电信、工程、教育、检验检测等多个行业。