数据工作者必备工作技能：数据治理
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从数据处理到数据治理
早期，数据处理（data processing）解决的是利用计算机技术对数据进行采集、存储、加工、转换和传输等的技术问题，目的在于将原始的、看似无序的和非结构化的数据，通过格式化的方法，使其转换为结构化的数据，并存储于计算机系统之中，以便于数据的高效检索、管理和利用。
其后，随着数据的不断增加和重要性的凸显，计算机中的数据管理（data management）和数据管治（data administration）成为焦点。
前者解决的是对于计算机数据的存储、检索、控制的管理，包括文件和数据库的接入、数据处理系统的管理等。
后者关注的则是一个组织机构的计算机系统中所存储的数据、信息作为组织机构的资源的管理，包括数据的分析、分类、维护、流动、应用等。
进入21世纪以来，基于互联网的企业信息系统（企业内部网和外部网）的发展，企业数据的管理和管治更为复杂，不仅包含了企业内部的各种产品设计、生产、管理数据，还包含了与企业外部运行环境和竞争环境相关的一切数据；数据不仅要支撑企业的运行和管理，更要为企业对环境的把握和决策服务。
数据治理的核心内容
完整的数据治理包括战略、组织、制度、流程、绩效、标准、工具，以及数据价值、数据共享、数据变现等许多方面。
1．战略
数据治理的首要任务是制定数据治理战略目标，否则缺乏目标和行动纲领，数据治理难以开展。企业的信息化是为了服务于业务，因此，企业的信息化战略必须匹配业务战略。
数据战略是信息化战略的重要组成部分，企业要清晰地定义企业数据治理的使命、愿景，中长期目标及行动计划，用以指导企业数据治理。
企业数据战略一般根据IT战略的制定而制定，随着IT战略的修订而修订，由企业的信息化负责人及业务负责人共同主导制定。
2．组织
建立合适的数据治理组织是企业数据治理的关键。
数据治理的组织建设一般包括组织架构设计、部门职责、人员编制、岗位职责及能力要求、绩效管理等内容。
3．制度
企业的数据治理必须要有相关制度，否则无法可依，再好的技术工具也没有用。因此，建立完善的数据治理制度很重要。
企业的数据治理制度通常根据企业的IT制度的总体框架和指导原则制定，往往包含数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据绩效管理等制度，以及元数据管理、主数据管理、交易数据管理、数据指标管理等办法及若干指导手册。
4．流程
制定数据治理的流程框架及流程也是数据治理的重要工作。
数据治理流程主要包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。
5．绩效
要使数据治理的体系运转好，必须要有好的激励体系。
数据绩效管理包括数据管理指标、数据认责机制、数据考核标准、数据管理的奖惩机制，以及绩效管理过程的一系列活动集合。
6．标准
数据标准是实现数据标准化、规范化的前提，是保证数据质量的必要条件。
数据标准一般分为元数据标准、主数据标准、交易数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。
数据标准管理是规范数据标准的内容、程序和方法的活动，分为标准制定、标准实施和控制、标准修订等。
7．工具
国内数据治理现状
由此可以看出，数据治理知识体系涉及管理、技术等多个学科领域，是一个非常复杂的系统工程，如何全面而系统地构建较为完整的数据治理体系，是企业实施数据治理的关键课题。
根据国际数据公司（IDC）2018年年末的测算，2025年，中国将成为全球五个分区中，最大的数据资源拥有地区（占比为28%，数据总量为49ZB），其数据总量将是美国（排名第四，占比为18%）的1.56倍。
这五个分区是：1）中国；2）欧洲、中东、非洲地区（EMEA）；3）亚太国家，指除中国之外的、包括日本在内的亚太地区所有国家（APJxC）；4）美国；5）世界其他地区。
实际上，2019年，中国的数据总量已经超过了美国。
但是，中国工业企业的数据资源存量普遍不大，宝贵的数据资源由于缺乏科学的数据管理而随意流失；工业企业数据总量低下，与企业规模极不相称；半数以上的工业企业仍在使用纸质或更原始的方式进行数据的存储和管理；数据孤岛几乎是所有工业企业都面临的困境。
此外，无论是数据管理还是数据治理，中国工业企业的状况也不容乐观。调查显示，仅有37.84%的大型工业企业、46.67%的中型工业企业、13.64%的小型工业企业开展了数据管理工作；大多数工业企业缺乏专门的数据管理部门，投入数据管理的人、财资源也非常有限，更谈不上顶层规划和战略管理。
数据治理解决之道
《数据治理：工业企业数字化转型之道》一书的出版，无论是对推动中国企业的数据管理和利用水平的提高，还是对推动工业大数据的应用发展，无疑都是一件非常有意义的大事。
1. 内容全备
本书既介绍了工业企业数据治理的概念和内涵、标准和框架（特别是主流数据治理的标准及框架）；也从系统工程的角度，介绍了工业企业数据治理体系的各个关键环节，以及现有的、可获得的各种数据治理工具；而且，书中所给出的大量中国工业企业数据治理的实践和经验，非常具有启发性、实践性和可操作性。
2. 权威作者
本书的编著者之一工作于中国工业大数据领域唯一的国家级工程技术研究平台，对于工业大数据的应用技术、工业大数据的管理和治理，有着长期、深入的研究和丰富的实践经验。
因此，本书对于工业数据治理体系的顶层设计提出的一系列推进中国大数据应用和治理的建议，特别具有创新性和指导性，值得中国工业界相关领域的同行认真研究和讨论。
3. 国际性理论高度与丰富一线案例兼具
本书不仅融合了国内外数据治理的权威理论和技术体系，还涵盖了工业企业数字化转型过程中所需要的数据治理技术架构、实施路径和参考案例，满足了读者理解工业大数据治理框架的需要，可以有效指导工业企业全方位开展高质量的数据治理。
4. 专家力荐
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本书不仅是工业企业数字化转型的决策者、实施者和研究者难得的参考书，也是企业培训、员工培养的优选图书，还适合作为高校的MBA、EMBA教材。
总之，学习数据治理，看它准没错！
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祝守宇，蔡春久 等 著
· 一本数据工作者都需要的工作指南
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本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。
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