数据治理效果差？掌握正确治理方法，解决企业数据问题

数字化时代，数据已经成为构建现代化社会的重要元素，也深深扎根于商业世界，成为无数企业经营管理中悉心培养的”明珠“。

然而，这些宝贵的数据是需要有人来照料、培养的，如果企业没有完善的数据治理方案，就很难保障数据的质量，进而导致数据无法利用，让这些辛苦积累的数据失去了价值。

数据治理目标

数据从业务活动中产生，也会深刻影响到业务本身。

对于企业来说，能够对业务活动进行量化处理，并以数据的形式展现出来，是数字化时代现代企业的重要标志。为什么数据对于现代化企业来说这么重要，其关键就在于，这些数据因业务活动产生，本身蕴含着丰富的业务信息，揭示了企业整体的运行状况，对企业发展决策有极强的辅助作用。

数据治理其实就是不断提高业务数据的质量，增强数据的可信度，减少错漏的过程。对于管理人员来说，数据就是他们了解企业最重要甚至是唯一的渠道，所以，数据治理不是什么简单的优化提效，而是关乎企业发展的关键。

以企业发展为基准，我们可以初步确定确立数据治理的目标：

1. 完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；

1. 准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；
2. 及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；
3. 一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；
4. 唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。

现有数据质量评估

企业的数据有很多种利用方式，不同的利用方式有不同的质量评估方式，下面通过目前业务数据主流的用法，即数据分析的角度来看待数据质量评估。

从一线业务执行产生数据存储，调取数据进行分析，再到分析结果对业务执行产生影响，这是一个完整的闭环流程，不管中间哪个环节出现问题都会影响到全部，更别提贯穿前后的数据，一旦数据质量出现问题，所产生的数据分析将直接影响业务执行，进而阻碍企业发展。

 可视化数据分析 - 派可数据BI可视化分析平台

很多数据分析人员应该都遇到过这种情况，从数据库以及不同来源辛苦收集来的数据，分析了半天怎么都觉得结果有问题，研究了半天才发现是业务数据有问题，这半天的时间精力全都浪费在错误数据上。

所以说，数据分析是判断企业数据质量的一种方式，分析人员可以将业务过程中积累的数据与实际发生的业务情况进行对比。如果根据数据得到的业务信息和过去实际发生的业务情况有出入，就可以基本确认数据质量存在问题。

数据质量问题分析

 从不同视角看待问题 - 派可数据BI可视化分析

1、业务视角

一线业务人员一直都是企业中最先接触到业务数据的人员，是业务数据的生产者和存储者。这些特性都决定了业务人员对数据质量起着关键作用，是不容忽视的重要的一环。

1. 数据指标体系没有和业务紧密结合，导致获取数据脱离实际业务需求；
2. 业务需求不够清晰，企业没有形成一套固定的业务流程；
3. 业务人员手动录入数据时容易发生错误，不能保证业务数据质量；
4. 企业没有规范数据存储规则，业务人员在执行一线业务时没有数据意识；

2、技术视角

如果把企业整个数据流程做一个区域划分，业务人员执行的是生产和录入，IT技术人员负责的是存储和输出。同样是企业数据体系中重要的一环，技术也会深刻影响数据质量。

1. 数据存储模型设计有问题，导致数据库中存在大量重复数据；
2. 没有对数据进行处理，排除问题数据，导致数据准确性不足；
3. 数据接口配置出现问题，数据库获取不到最新业务数据；
4. 系统后台设计有问题，高峰期系统崩溃，导致数据丢失、错配。

3、管理视角

在整个数据质量管理体系中，业务和技术人员负责的都是具体的执行，管理人员负责的则是“顶层设计”。如果一开始的顶层设计出现了问题，那么业务人员、技术人员再努力也会收效甚微。

1. 管理人员没有数据意识，不注重数据质量的培养，只能凭借经验做事；
2. 没有统一规划企业各部门业务系统，导致数据指标不同，业务数据不能通用；
3. 没有处理好业务和技术人员之间的关系，导致两者缺少沟通，数据不能闭环；
4. 缺少数据质量的KPI指标，导致数据质量流程没有分工、责任制度。

数据治理方案

 业务数据闭环 - 派可数据BI可视化分析

1、数据规划

企业管理人员必须先确定好数据治理的顶层设计，从思维的方向出发把企业文化变成数据驱动型文化，然后提前做好数据规范，将其融合到企业的KPI指标中，利用奖惩制度监督员工，把数据确立为企业的基石。

2、数据储存

部署商业智能BI，将企业原本拥有的业务信息系统以及其它不同来源的数据统一连接到数据仓库中，再经过ETL过程处理后，企业的数据质量就能飞速提高。

3、数据利用

数据分析人员可以通过可视化分析，从图表直连数据仓库取数，实现流程的自动化，避免出现其他干扰，然后通过联动、钻取等功能实现不同图表之间的互动，深化可视化分析报表展现的数据量和深度。

4、形成闭环

业务活动产生数据，分析人员利用数据判断出业务发展趋势，辅助管理人员对业务发展进行决策。在这么一个不断优化的闭环流程中，数据治理的效果就会越来越好，逐渐将企业数据精细化到极致，进而产生变革。

数据治理总结

数据治理是一个需要企业动员全体员工，进行长期且持续的坚持才能实现成功的系统项目。

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想要做到这一点，最好的方式就是把数据融入企业发展的闭环中，形成业务活动-业务数据-数据仓库-数据分析-业务活动的可持续的内部迭代过程，将数据治理变为和企业发展直接挂钩的日常任务。