數據治理，不僅僅是技術問題

　　如何確保能夠為重要業務提供及時、相關和可信的數據？請參考Informatica公司中國區高級技術顧問姜煒以下的觀點。

　　數據亂象解決之道：全面的數據治理

　　對于各種數據問題，企業機構需要有效的解決方案，這就涉及到數據治理的問題。數據治理涵蓋于企業的整個信息化建設過程，它涉及每個系統，包括所有業務核心系統、數據倉庫、ECIF、風險管理、合規支持等等，它需要一個統一的管理平臺進行管理，而這個平臺支持各種數據技術，包括元數據管理、數據標準管理，以及主數據管理平臺、數據質量管理平臺和數據服務平臺。無論是對數據進行集成、整合、交換、還是同步，它們都在數據治理這個范疇內。其中，一個比較"軟"的方面就是數據標準管理，是很重要的一個環節，根據這個標準，通過相應的數據技術，對所有數據實現到端對端的梳理和管理，這就是整個數據治理的過程。

　　什么是數據治理？

　　數據治理是一種體系，是一個關注于信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過將流程、策略、標準和組織的有效組合，對企業的信息化建設進行全方位的監管，需要企業高層的授權和業務部門與IT部門的密切協作。

　　數據治理涵蓋了整個企業的信息化立場和建設，包括所有核心業務系統、運營數據儲存或數據倉庫、ECIF、風險控制以及很多其他的系統，需要技術和"軟內容"平臺提供支撐，包括主數據管理平臺、數據質量管理平臺、數據服務平臺，以及元數據管理和數據標準管理，最終實現所有數據的全方位監管，實現端到端的數據梳理和管理，確保數據的有效性、可訪問性、高質量、一致性、可審計和安全性，這是數據治理的目標所在。

　　實際上，很多企業都在涉及數據治理相關的項目，只是可能以其它項目的形式出現，比如數據集成、ETL、元數據等項目，這些都是數據治理的組成部分。在調查中發現，現在企業做數據治理，更多關注的是數據質量分析、評估和探查，其次是ETL和其它數據集成工具，以及數據模型。

　　數據治理項目包括四個關鍵要素：策略和流程、組織、標準和定義、技術。這四個方面缺一不可。

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