近年来，数据治理成为备受关注的焦点，越来越多的企业和组织开始注重数据治理，以更好地保护和管理数据。为助力企业有效开展数据治理工作，软信天成基于过往实施案例，梳理出有关数据治理实施的关键要素和心得，以期为您提供可供参考的数据治理实践指南。

一、数据治理的挑战

数据治理是一个系统而全面的管理体系，旨在管理数据资产的整个生命周期，包括组织、制度、流程、工具。数据治理提供了卓越的数据管理、质量、可见性、安全性和合规性能力，以确保数据资产在整个组织中的合理利用和保护。

然而，要实现有效的数据治理并非易事，需要面对许多挑战。

挑战一：高管及跨部门的支持

由于数据跨越多个部门，因此需要得到领导者和所有跨职能部门的支持才能开展数据治理工作。数据治理涉及到所有相关方，包括高管、业务部门、IT部门和数据所有者。数据领导者需要协调利益相关方，说服他们开展数据治理项目。

挑战二：明确的数据管理计划

数据管理计划必须规范并获得行业标准的认可，否则可能会导致数据不安全、孤立、流程不规范，从而导致数据泄露和违规。

挑战三：标准化

在制定标准时，必须寻找平衡点，确保数据标准化与组织的操作和流程保持一致，从而确保数据的一致性和可靠性。

挑战四：职责分配

组织需确保合适的人员对数据进行访问，并追踪数据的访问历史记录。这将有助于消除潜在的安全隐患，同时也为组织的治理和管理工作提供参考。

二、智能数据治理解决方案

智能数据治理解决方案，是一种自动化、可扩展且具备灵活性的数据治理方案，通常包括以下关键要素。

集中式数据目录

为组织的数据资产提供了一个集中的元数据存储库，即以统一的方式自动识别和记录数据资产，允许用户快速发现、了解和访问他们需要的数据。同时可以针对企业的需求进行个性化调整，以满足不同用户的需求。

高效数据质量管理

数据质量管理是智能数据治理解决方案中的一个重要方面。组织可以根据数据质量的核心衡量标准（完整性、及时性、有效性、可靠性、唯一性、一致性）建立一套高效的数据质量管理体系，以此确保数据的质量。

有效进行数据分类

根据数据的风险级别、敏感度、重要性分类标记数据，便于组织识别和使用数据。强大的数据分类系统可增强数据治理、降低风险并确保数据质量和大规模的隐私保护。

切实保障数据安全

确保对数据进行加密、模糊处理、标记化，或根据其分类设置其他适当的安全措施，包括规定敏感数据集的访问权限和制定违规行为跟踪机制，以此保护敏感数据和维护客户信任。

端到端的数据血缘

端到端的数据血缘视图正在成为支持所有数据驱动的业务计划的关键基础要求。它不仅能帮助企业展现数据的来源、跟踪其在组织系统中的历程，还能展现其在此过程中的变化，揭示分析中任意不一致或不准确之处，驱使企业主动识别和修复隐藏在数据中的问题。

审计数据授权和访问

有效的数据访问审计是数据治理和安全治理计划的一个重要方面，可以帮助您主动识别过度授权的用户或组，并相应地调整他们的访问权限，从而最大限度地降低数据滥用的风险。

主数据管理

主数据通常是描述公司核心运营方面的相关数据，如产品、客户、员工和组织部门等。确保此数据的单一一致视图是准确可靠的数据使用的基础。

数据共享与协作

通过颗粒度的访问控制，数据可以跨云、区域和平台共享，有效防止数据孤岛现象出现。除此之外，还能促进部门间协作与沟通，提高数据应用的效率和价值。