CDGA|数据治理如何做？找准目标是关键

数据治理是一个很宽泛的话题，涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具等一系列工作，这也让很多企业感觉无从下手。
不过虽然数据治理是一项系统工程，但也并非无章法可循。
其实，在做一件事之前，首先明确目的是什么，想要获得什么结果，然后锚定目标，去倒推拆解，就容易多了。

01 梳理业务，找目标

数据治理的最终目标是通过数据赋能业务，要让数据在业务中发挥价值，数据治理的所有活动都应该围绕真实的业务目标开展，建立数据标准、提升数据质量只是手段，并非目标。所以企业数据治理的第一步并不是分析数据问题，而是梳理业务，分析业务问题，找到企业的核心业务诉求，定义数据治理的目标和范围。

02 统筹规划，做准备

明确了数据治理的目标和任务后，就需要为其营造必要的治理环境，做好数据治理实施的准备，例如：
（1）评估数据治理的资源、环境和人员能力现状，分析与数据治理目标的差距，为制定数据治理方案提供依据；
（2）摸排企业数据资产现状，数据分布、数据质量、数据管理现状、数据应用需求等情况，确定数据治理项目的目标和范围，评估数据治理的成熟度，确定改进内容和方向；
（3）调研企业内部不同部门对于数据的相关需求，以及具体工作流程等，尤其是核心业务部门。

03 制定方案，去实施

以数据治理目标为导向，结合摸排调研的企业现状，制定数据数据治理实施方案，包括组织架构和团队的构建、责权利的划分、具体实施方案、管理制度的建立和运行等。细化到具体的数据治理环节，要完善企业内部信息数据化，采集外部数据，整合数据，清洗、转换、分析、服务、应用数据。
要优化整个流程，制定统一的数据标准、质量规则、安全指标等，提升数据质量、控制数据安全，让数据发挥出最大的效益。
同时也要监督数据治理的构建和运行过程，保证实施过程与实施方案的符合、治理资源的可用和治理活动的可持续。

04 反馈改进，促优化

数据治理不能一蹴而就，而是需要建立起长效的持续运营机制，不断进行迭代和优化，将数据治理变成企业的一种机制、文化、习惯，融入企业之中。
因此在实施过程中，需要持续评估，不断收集问题反馈，指导数据治理方案的改进，优化数据治理的实施策略、方法、流程和制度，形成一个“实施—反馈—改进”的健康闭环，促进数据管理体系和数据价值体系的完善，为最终数据资源的管理和数据价值的实现提供保障。

当然，想要把数据治理真正落地可不止这么简单，需要专业的数据治理人员才能更顺利、更省时省心地做好这块工作，然而，目前专业的数据人才还是比较缺乏，很多大厂的数据治理岗位都虚席以待。
为了解决社会对数据管理人才的紧迫需求，规范化数字要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三项要求，DAMA中国决定建立一个长期的“数据人才”成长计划，面向个人开展培训认证。
为了便于国内广大数据从业者学习相关认证，DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。
重构后认证考试分为数据治理工程师( CDGA )和数据治理专家( CDGP )，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。

报考要求
CDGA：专科及以上学历获得者；
CDGP：（*先获得CDGA证书才可以报考CDGP）
· 博士学位获得者；
· 硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者；
· 本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者；
· 专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者。