在高速發(fā)展的商業(yè)世界中，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是成功的前提。數(shù)據(jù)及其治理方式不僅推動(dòng)高層戰(zhàn)略的制定，也直接影響一線員工的日常決策。

構(gòu)建科學(xué)合理的治理框架，能夠幫助企業(yè)最大化挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，同時(shí)應(yīng)對(duì)常見的挑戰(zhàn)，例如如何確保數(shù)據(jù)被負(fù)責(zé)任地使用。Global Data Strategy的高級(jí)顧問Scott Garner指出，理想的數(shù)據(jù)治理框架應(yīng)立足于企業(yè)整體業(yè)務(wù)愿景，明確理解數(shù)據(jù)工作流，配置合適的管理工具，并將最佳實(shí)踐深度融入企業(yè)文化。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理框架的核心要素

Garner強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)治理必須與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合，第一步是確定哪些數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)最為關(guān)鍵，并將治理活動(dòng)與該目標(biāo)綁定，接下來，企業(yè)需要明確角色分工，并采取措施來評(píng)估、保護(hù)和管理數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)托管的角色與職責(zé)

“數(shù)據(jù)治理應(yīng)由業(yè)務(wù)部門主導(dǎo)，并由IT部門提供支持?！盙arner指出。企業(yè)應(yīng)分配不同角色，包括數(shù)據(jù)所有者、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)可訪問性與可信度的托管人，以及有權(quán)制定標(biāo)準(zhǔn)、執(zhí)行政策和設(shè)定優(yōu)先級(jí)的利益相關(guān)方。所有相關(guān)人員應(yīng)組成數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，定期召開會(huì)議，以統(tǒng)一協(xié)調(diào)全公司的數(shù)據(jù)工作。Garner認(rèn)為，這種清晰的責(zé)任劃分能夠?yàn)槠髽I(yè)構(gòu)建必要的治理結(jié)構(gòu)，從而提升數(shù)據(jù)使用效率。

數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與評(píng)估

Garner 提醒，必須制定明確流程，確保任何員工在使用數(shù)據(jù)時(shí)都能高效開展工作。企業(yè)應(yīng)建立工作流，用于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量、設(shè)定優(yōu)先級(jí)并修復(fù)質(zhì)量問題，同時(shí)保留一定的例外處理機(jī)制。

Gartner 在 2025 年 2 月的報(bào)告《Best Practices for Aligning Data Management With Business Value》中指出，企業(yè)必須在依賴治理委員會(huì)和引入業(yè)務(wù)利益相關(guān)方之間找到平衡。協(xié)作是關(guān)鍵，它能將核心數(shù)據(jù)工作流與業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊，識(shí)別差距并設(shè)定衡量成功的指標(biāo)。這種協(xié)作必須是持續(xù)性的，而非一次性行動(dòng)，以便伴隨業(yè)務(wù)發(fā)展逐步推動(dòng)治理框架的成熟。

數(shù)據(jù)保護(hù)、安全與合規(guī)

Ethically Aligned AI CEO 兼創(chuàng)始人 Katrina Ingram 強(qiáng)調(diào)，既然企業(yè)中的每一位員工都在日常工作中使用數(shù)據(jù)，那么治理原則就應(yīng)適用于所有人。隱私與治理團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分類，網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)需防范內(nèi)外部威脅，而高層領(lǐng)導(dǎo)則應(yīng)以身作則，示范如何負(fù)責(zé)任地使用和管理數(shù)據(jù)。Ingram 指出，當(dāng)所有員工都意識(shí)到自己在治理中的責(zé)任時(shí)，數(shù)據(jù)治理“將成為企業(yè)文化的自然延伸”。

數(shù)據(jù)管理流程與方法

“不能衡量的數(shù)據(jù)就無法有效管理?！边@一原則同樣適用于數(shù)據(jù)治理。企業(yè)應(yīng)設(shè)定多維度指標(biāo)，例如數(shù)據(jù)使用量、數(shù)據(jù)可用速度、符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)源比例等。更廣義地說，有效的數(shù)據(jù)管理還要求企業(yè)清楚了解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)間的流動(dòng)路徑、運(yùn)行平臺(tái)的成本，以及構(gòu)建新應(yīng)用場(chǎng)景所需的時(shí)間。

隨著企業(yè)日益依賴數(shù)據(jù)來訓(xùn)練 AI 模型，Gartner 建議應(yīng)逐一評(píng)估具體的 AI 應(yīng)用場(chǎng)景，而不是盲目讓所有數(shù)據(jù)“AI 就緒”。這樣可避免因準(zhǔn)備成本過高或執(zhí)行難度過大而導(dǎo)致的失敗。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理的價(jià)值

Garner 指出，數(shù)據(jù)治理“為高質(zhì)量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提供了必要的結(jié)構(gòu)。它通過協(xié)調(diào)人員、流程與技術(shù)的活動(dòng)，生成可信且可靠的數(shù)據(jù)?！?/p>

Global Data Strategy 信息管理首席顧問 Nigel Turner 補(bǔ)充，如果治理遲遲無法帶來成效，就應(yīng)受到質(zhì)疑和審視。他建議在治理戰(zhàn)略中加入“速贏”項(xiàng)目，通過可見的業(yè)務(wù)成果來凸顯治理的商業(yè)價(jià)值。

Gartner 認(rèn)為，結(jié)構(gòu)化治理至關(guān)重要，尤其是在數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者無法再依賴臨時(shí)響應(yīng)和一次性場(chǎng)景的情況下。一個(gè)與業(yè)務(wù)成果緊密對(duì)齊的治理框架，不僅能推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，還能明確企業(yè)利用數(shù)據(jù)的方式，確保資源投放到正確的地方。同時(shí)，治理還能防止數(shù)據(jù)丟失、泛濫和重復(fù)無監(jiān)控的現(xiàn)象，并幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)

Gartner 在 2025 年 3 月的報(bào)告《How to Get Started With Midsize Enterprise Data Governance》中警告，過度依賴合規(guī)性作為治理起點(diǎn)是常見陷阱。合規(guī)本身并不能“激勵(lì)業(yè)務(wù)”，即便它是高管層的優(yōu)先事項(xiàng)。組織應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)那些能帶來增長(zhǎng)、節(jié)省成本或提升客戶滿意度的關(guān)鍵舉措。

范圍蔓延是另一大挑戰(zhàn)。Gartner 建議治理委員會(huì)從一開始就要聚焦：明確業(yè)務(wù)目標(biāo)、相關(guān)分析以及支撐這些分析的數(shù)據(jù)。如果范圍過大，將妨礙治理的落地與兌現(xiàn)承諾。

盡管治理常常綁定于特定項(xiàng)目，但企業(yè)應(yīng)避免制定過于戰(zhàn)術(shù)化的原則。Gartner 指出，原則應(yīng)更普遍地闡明：為何收集數(shù)據(jù)、用途是什么、更新頻率如何，以及如何與集中式數(shù)據(jù)倉庫集成。

關(guān)鍵在于確保收集的數(shù)據(jù)，尤其是客戶數(shù)據(jù)，真正與業(yè)務(wù)目標(biāo)相符。2022 年，加拿大隱私專員辦公室調(diào)查發(fā)現(xiàn)，Tim Hortons 違反隱私法，每天幾乎每分鐘都在采集用戶位置信息，以推送咖啡和甜甜圈優(yōu)惠。這一做法被認(rèn)定為“與實(shí)際收益不成比例”。

Ingram 警示：“企業(yè)必須認(rèn)真思考——我們真的需要這些數(shù)據(jù)嗎?它是否真正服務(wù)于目標(biāo)?是否必不可少?”她補(bǔ)充說，這些問題必須在前期得到解決，因?yàn)橐坏┐_立了數(shù)據(jù)收集策略，就很難逆轉(zhuǎn)。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理的工具與技術(shù)

Turner 指出：“擁有能夠創(chuàng)建和管理概念、邏輯及物理數(shù)據(jù)模型的工具，是企業(yè)數(shù)據(jù)治理落地的第一步?！彼谐隽巳惐貍涔ぞ撸?/p>

? 數(shù)據(jù)目錄：自動(dòng)捕獲元數(shù)據(jù)，包含數(shù)據(jù)定義與標(biāo)準(zhǔn)，幫助管理數(shù)據(jù)集的變更。

? 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，識(shí)別并報(bào)告質(zhì)量問題，最好具備可視化儀表盤以跟蹤改進(jìn)進(jìn)度。

? 數(shù)據(jù)建模：幫助識(shí)別業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人和托管人所依賴的關(guān)鍵數(shù)據(jù)要素。

此外，Turner 建議企業(yè)開發(fā)語義層，并配合 API，使終端用戶能夠更便捷地訪問數(shù)據(jù)源。他解釋說：“這是確保數(shù)據(jù)目錄在治理中發(fā)揮潛在價(jià)值的前提?！币?yàn)樵S多關(guān)鍵數(shù)據(jù)往往被封閉在僅供 IT 訪問的源系統(tǒng)與應(yīng)用中。

如何評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)治理成熟度

在數(shù)據(jù)治理逐步推進(jìn)的過程中，企業(yè)需要持續(xù)審視現(xiàn)有框架和實(shí)踐是否滿足需求。以下幾個(gè)問題值得思考：

? 備份與恢復(fù)策略是否與治理分類一致? Gartner 在 2024 年 12 月的報(bào)告《Build a Foundation for Resilience With Modern Backup and Recovery》中指出，數(shù)據(jù)可分為四類：業(yè)務(wù)關(guān)鍵型(核心運(yùn)營、恢復(fù)計(jì)劃、備份數(shù)據(jù))、業(yè)務(wù)績(jī)效型(SLA、利用率與監(jiān)控)、業(yè)務(wù)容量型(資源規(guī)劃、存儲(chǔ)與基礎(chǔ)設(shè)施)、業(yè)務(wù)合規(guī)型(法律、監(jiān)管與保留策略)。企業(yè)政策應(yīng)覆蓋這些分類，確保數(shù)據(jù)能夠根據(jù)其業(yè)務(wù)價(jià)值進(jìn)行備份與恢復(fù)。

? 我們是否完全掌握敏感和高風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的位置? 部分企業(yè)因業(yè)務(wù)性質(zhì)而在高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)運(yùn)營，或使用來自基礎(chǔ)設(shè)施管道、政府設(shè)施等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)所的數(shù)據(jù)。許多企業(yè)還在地理冗余地點(diǎn)托管備份。要實(shí)現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)安全到治理的全方位支持，企業(yè)必須清楚掌握數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)的訪問情況。

? 如何在分布式云系統(tǒng)中執(zhí)行刪除與保留策略? Garner 指出，治理委員會(huì)應(yīng)當(dāng)有權(quán)將決策權(quán)分配給最合適的個(gè)人或團(tuán)隊(duì)，以制定和執(zhí)行策略并形成最佳實(shí)踐。這有助于企業(yè)建立并傳達(dá)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，確保客戶數(shù)據(jù)和敏感信息得到負(fù)責(zé)任的使用。

? 誰是各主要數(shù)據(jù)域的負(fù)責(zé)人?他們是否真正履行了責(zé)任? Turner 強(qiáng)調(diào)，分配數(shù)據(jù)所有者與托管人只是第一步。這些人還需要足夠的時(shí)間、明確的績(jī)效目標(biāo)和必要的培訓(xùn)支持。缺乏這些條件，治理工作很容易被邊緣化，最終失去推動(dòng)力。