基于数据规划的数据治理

伴随着数字化时代的来临，当越来越多的管理者希望从数据中发现管理价值而开展数据分析时，往往会发现数据中包含着大量的问题。这些历史上由于“烟筒式”建设而产生的IT系统中的数据由于存在诸多“断点、盲点、暗点”，使得数据存在口径、维度不一致乃至不能真实反映业务的问题而难以得出正确的分析结果。为此，数据治理迅速成为企业数字化一项重要的基础工作。

由于初次接触这样一个新生事物，很多人都将数据治理当成是一项“技术性”的工作。认为找一个系统把数据字典管起来、把元数据管好，上一个系统把系统间共享的数据集成起来、把主数据管好，把指标管住、把数据质量控好，数据治理就完成了、数据就可用了。

殊不知，数据是用来描述业务的。技术属性只是数据的一个方面，而业务属性则是数据的另外一个更为重要的方面。如果业务之间管理存在着不一致、不协调，数据无论如何也难以一致和协调。所以从根本上讲，治理数据的前提是对业务进行理顺和治理。数据治理实质上是用数据文化和数据管理规则对业务和管理重新进行一次洗礼和打通的过程。没有企业高层的推动和业务、管理部门的深度参与，是难以取得实效的。

如何进行科学合理的数据治理，殷塞信息结合国标DCMM、DMBOK2.0以及自身的实践经验总给出了《in-Sight数据治理方法》（国作登字-2022-L-10117690）、《in-Sight数据治理项目实施指南》（国作登字-2021-L-00146977）可以用以指导企业的数据治理过程。

所以开展数据治理的前提，就是结合企业发展规划，对业务和管理进行梳理和规划、实现系统化和规则化，然后在此基础上，本着用数据描述业务的原则再展开数据的一致性、规范性的设计。这样才能避免IT脱离业务、自说自话的数据治理。