張樹江 林德麗 王曉莉

摘?要：2024年政府工作報告明確表示，要深入推進數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升企業(yè)的綜合實力與核心競爭力。數(shù)據(jù)是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵，在很大程度上決定著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗，因此數(shù)據(jù)治理對企業(yè)有著非常重要的意義。筆者根據(jù)多年企業(yè)數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗，深入總結分析了我國企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面存在的問題，并從戰(zhàn)略規(guī)劃、方法論和數(shù)據(jù)治理工具三個方面論述了如何做好企業(yè)的數(shù)據(jù)治理工作。

關鍵詞：數(shù)據(jù)治理;數(shù)字化;戰(zhàn)略規(guī)劃;方法論;治理工具

中圖分類號：F253.9????文獻標識碼：A?文章編號：1005-6432（2024）16-0079-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.16.020

1?引言

近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)治理在國家、社會、企業(yè)治理中的作用愈加突出，包括國家發(fā)改委、工信部等在內(nèi)的多個政府部門對提升政府、行業(yè)、企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力提出了明確的要求［1］。2023年3月，中共中央、國務院印發(fā)了《黨和國家機構改革方案》，明確提出組建國家數(shù)據(jù)局的計劃，充分體現(xiàn)了國家對數(shù)據(jù)治理的高度重視，這也必將使政府數(shù)據(jù)治理向著更規(guī)范、更標準化的方向發(fā)展［2］。

在當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大潮下，企業(yè)能否成功實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的發(fā)展尤為關鍵，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個關鍵因素就是數(shù)據(jù)。現(xiàn)在一些企業(yè)的數(shù)據(jù)方面存在一些問題，如企業(yè)的數(shù)據(jù)找不到、不準確、不及時等，都會直接制約企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。數(shù)據(jù)實現(xiàn)規(guī)范化管理，確保質(zhì)量，做到完整、統(tǒng)一、準確、及時，有助于推動企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，數(shù)據(jù)治理（data?governance）是推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵。只有企業(yè)擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，為企業(yè)的管理、運營和決策提供助力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能順利進行。

數(shù)據(jù)治理其實是一種體系，是一個關注于信息系統(tǒng)執(zhí)行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業(yè)務部的知識和意見，通過將流程、策略、標準和組織的有效組合，對企業(yè)的信息化建設進行全方位的監(jiān)管。數(shù)據(jù)治理需要企業(yè)高層的授權和業(yè)務部門與IT部門的密切協(xié)作。

數(shù)據(jù)治理的目標是實現(xiàn)一致的信息架構與標準、唯一可信的數(shù)據(jù)源、可靠的外部數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)架構與IT握手、跨領域數(shù)據(jù)匯聚與整合、報告/指標數(shù)據(jù)可服務化、業(yè)務監(jiān)測過程數(shù)據(jù)可視化、可管理。

目前大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)認識到數(shù)據(jù)治理的重要性，但當真正著手企業(yè)的數(shù)據(jù)治理時，仍然面臨著諸多的困難和挑戰(zhàn)。筆者結合多年企業(yè)數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗，深入分析了我國企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中在數(shù)據(jù)治理方面面臨的困境。企業(yè)應根據(jù)自身實際，從戰(zhàn)略規(guī)劃、方法論和治理工具三個方面做好企業(yè)數(shù)據(jù)治理。

2?企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面面臨的困境

2.1?部門間缺乏有效溝通，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，無法有效實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)共享

數(shù)據(jù)孤島一般是指企業(yè)將不同的業(yè)務、部門之間的數(shù)據(jù)各自存儲、定義，導致企業(yè)中的數(shù)據(jù)像一個個孤島一樣被分割成若干個部分，數(shù)據(jù)分散在各大平臺、自建系統(tǒng)、SaaS系統(tǒng)、Excel……彼此孤立，難以形成合力。在大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展的今天，企業(yè)對數(shù)據(jù)越來越重視，而由信息孤島造成的部門間的數(shù)據(jù)難以形成有效的聯(lián)系，或者由不同部門針對相同數(shù)據(jù)定義值而作出不同解釋，造成數(shù)據(jù)污染，對企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展造成越來越嚴重的影響。

對大部分企業(yè)來說，企業(yè)擁有大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)雖然體量巨大，但是來源卻很分散，格式也是多種多樣，加上缺乏有效的數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象比較嚴重，導致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分散、孤立和碎片化。比如企業(yè)內(nèi)部由于不同部門間的業(yè)務系統(tǒng)缺乏有效溝通，難以實現(xiàn)不同部門之間的“網(wǎng)絡通、業(yè)務通、數(shù)據(jù)通”，以致同一企業(yè)內(nèi)部無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。數(shù)據(jù)孤島問題的存在，給厘清企業(yè)的數(shù)據(jù)家底帶來很大的困難，使企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)交流變得十分低效，決策反應變得愈發(fā)遲鈍，嚴重影響企業(yè)的發(fā)展。

2.2?數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力和匯聚能力不足，企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)基礎比較薄弱

我國有數(shù)量龐大的企業(yè)群體，企業(yè)在信息化建設方面程度參差不齊。新技術、新工藝和新方法等的應用，使企業(yè)內(nèi)部各方面的更新?lián)Q代加快，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)治理沒有跟上產(chǎn)品或業(yè)務的發(fā)展變化，這主要是因為在數(shù)據(jù)治理方面，企業(yè)采取固化的數(shù)據(jù)組合，或者建模方式不夠靈活等難以應對快速變化的產(chǎn)品、業(yè)務或市場。即使現(xiàn)在，仍有很多企業(yè)采用手工制表，效率低下，數(shù)據(jù)采集能力與數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力不相匹配，大大降低數(shù)據(jù)時效性，數(shù)據(jù)質(zhì)量也難以得到保證。

企業(yè)對數(shù)據(jù)治理的認識和重視程度存在很大的差異。很多企業(yè)還沒有認識到數(shù)據(jù)的重要性，沒有做過數(shù)據(jù)整理的工作，或者沒有厘清企業(yè)擁有哪些數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分布情況等，造成數(shù)據(jù)底賬不清，使大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)仍處于“睡眠”狀態(tài)。而對于一些傳統(tǒng)行業(yè)而言，很多企業(yè)的信息化建設基礎還比較差，設備接口不開放造成數(shù)據(jù)難以采集。另有一些企業(yè)雖然已經(jīng)做過數(shù)據(jù)治理的工作，但存在數(shù)據(jù)失真、失準及一致性差等情況，造成數(shù)據(jù)匯聚質(zhì)量不高［3］。

2.3?數(shù)據(jù)管控能力薄弱，治理標準不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到保證

數(shù)據(jù)標準對保障數(shù)據(jù)的內(nèi)外部使用和交換的一致性、準確性有著根本的約束作用。從企業(yè)視角來看，數(shù)據(jù)標準就是對數(shù)據(jù)的表達、格式及定義的一致約定，企業(yè)在進行數(shù)據(jù)治理時，要遵循一定的數(shù)據(jù)標準，或者按國家標準，或者按行業(yè)標準。但從目前企業(yè)數(shù)據(jù)治理的實踐情況來看，很多企業(yè)在進行數(shù)據(jù)治理時并沒有遵循一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，導致生產(chǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊［4］。

在數(shù)據(jù)治理中，企業(yè)不僅要考慮數(shù)據(jù)自身的質(zhì)量問題，也要考慮不同系統(tǒng)（數(shù)據(jù)所處環(huán)境）間由于各種原因造成的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，數(shù)據(jù)來源多個部門，以免出現(xiàn)同一指標可能出自不同部門而造成的數(shù)據(jù)混亂。因此，數(shù)據(jù)建設在解決數(shù)據(jù)有無的問題的同時，也要重視數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，需要結合現(xiàn)有的業(yè)務管理系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)的一致性、完整性、合規(guī)性、冗余性、及時性和有效性等維度進行全面分析。

2.4?數(shù)據(jù)開發(fā)與數(shù)據(jù)治理脫節(jié)，治理體系不完善，缺乏全流程可視化管理工具

很多企業(yè)的數(shù)據(jù)開發(fā)與數(shù)據(jù)治理脫節(jié)，開發(fā)和治理是兩張皮。數(shù)據(jù)生產(chǎn)、建模、運維安全等歸屬不同的部門，沒有統(tǒng)一的協(xié)調(diào)機制，各自為政。數(shù)據(jù)生產(chǎn)沒有從頂層設計和源頭管控，開發(fā)的數(shù)據(jù)因缺乏有效的監(jiān)督機制而無法保證質(zhì)量，數(shù)據(jù)治理不能很好地融入數(shù)據(jù)開發(fā)各環(huán)節(jié)之中，造成數(shù)據(jù)開發(fā)與治理是一個先污染后治理的過程，既降低了效率，又加大了工作量。或者數(shù)據(jù)資源存在于企業(yè)的多個業(yè)務系統(tǒng)中，分布在線上和線下，甚至分布在企業(yè)的外部，而數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)從后端到前端相互獨立，而且屬于耦合開發(fā)，導致整個系統(tǒng)臃腫而建設效率低下，存在大量的重復性建設工作，對業(yè)務的響應也不夠快。如果將各獨立系統(tǒng)中的大量歷史數(shù)據(jù)及任務進行統(tǒng)一管理，就需要承擔高昂的數(shù)據(jù)遷移成本。

3?企業(yè)數(shù)據(jù)治理的解決之道

對企業(yè)而言，數(shù)據(jù)治理絕不僅是開發(fā)人員或者開發(fā)部門的技術問題，數(shù)據(jù)治理更強調(diào)頂層設計、戰(zhàn)略規(guī)劃和組織保障，是一項復雜的系統(tǒng)工程。從實踐情況來看，數(shù)據(jù)治理可以分為戰(zhàn)略規(guī)劃、方法論和工具論三個方面。只有在符合企業(yè)實際的戰(zhàn)略規(guī)劃指導下，采用科學的方法論，運用先進的工具，才能將企業(yè)的數(shù)據(jù)治理好。

（1）戰(zhàn)略規(guī)劃方面。數(shù)據(jù)治理是一個持續(xù)不斷投入的過程，短期內(nèi)難見成效，長期才能看到數(shù)據(jù)治理的效果，數(shù)據(jù)治理需要長遠的眼光和持續(xù)的耐心，必須做好頂層設計，制定戰(zhàn)略規(guī)劃。

戰(zhàn)略規(guī)劃是數(shù)據(jù)治理活動的總綱和指導，是從頂層對數(shù)據(jù)治理的規(guī)劃，強調(diào)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、組織模式、職責分工以及標準規(guī)范，從長遠和大局保證數(shù)據(jù)建設的長期性、規(guī)范性和正確性。戰(zhàn)略規(guī)劃要切實符合企業(yè)的實際情況，在現(xiàn)實中具有可執(zhí)行性。要建立好組織保障，由具有權威性的領導和執(zhí)行力的技術人員組成專門部門負責數(shù)據(jù)治理的工作，完善相關的組織架構，進行權責分擔機制。數(shù)據(jù)治理組織需要自上而下形成完整的體系，一般情況下可分為決策層、管理層、執(zhí)行層和監(jiān)督層四個層級。數(shù)據(jù)治理要有章可循，制定數(shù)據(jù)治理的總體規(guī)定、數(shù)據(jù)架構管理辦法、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理辦法、數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范、數(shù)據(jù)監(jiān)管填報規(guī)范等多項制度規(guī)范，使企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面的工作正規(guī)化、標準化，數(shù)據(jù)標準、質(zhì)量、安全等具體工作落實到實處，責任到個人。

（2）方法論方面。在企業(yè)數(shù)據(jù)治理的實際過程中，人們往往關心的是具體用什么工具，取得了怎樣的效果。但在實踐中，數(shù)據(jù)治理的很大一部分工作是戰(zhàn)略規(guī)劃和方法論的問題，只有長遠的戰(zhàn)略規(guī)劃和正確的方法論相結合，才能保證數(shù)據(jù)治理工作的有效進行。想要做好企業(yè)的數(shù)據(jù)治理，需要做好四個方向的方法論，即數(shù)據(jù)模型規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量治理、數(shù)據(jù)成本治理和數(shù)據(jù)安全治理。

企業(yè)數(shù)據(jù)模型要遵循一定的模式和規(guī)范，在數(shù)據(jù)治理的整個過程中，遵循一致性和連續(xù)性。構建一整套完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，包含質(zhì)量規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量異常監(jiān)控報警、異常數(shù)據(jù)在線修復。企業(yè)數(shù)據(jù)安全合規(guī)是企業(yè)數(shù)據(jù)治理的核心和紅線，企業(yè)對于數(shù)據(jù)的收集和使用必須遵守國家的法律和規(guī)范，對于涉及公民隱私等相關數(shù)據(jù)務必進行安全與合規(guī)化的管理和控制。數(shù)據(jù)治理方案對不同的使用者提供不同數(shù)據(jù)安全級別的控制，從取數(shù)和訪問流程到數(shù)據(jù)的隔離和區(qū)分，同時提供專門針對數(shù)據(jù)安全的服務控制，切實保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

（3）數(shù)據(jù)治理工具方面。在制定了符合企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，在正確方法論的保障下，選擇合適的數(shù)據(jù)治理工具是水到渠成之事。治理工具的選擇應根據(jù)企業(yè)的實際，包括人才方面、資金方面和前期工作方面等。

以阿里云的DataWorks數(shù)據(jù)治理平臺為例，其基于ODPS/EMR/CDP等大數(shù)據(jù)引擎，為數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖/湖倉一體等解決方案提供統(tǒng)一的全鏈路大數(shù)據(jù)開發(fā)治理平臺。DataWorks可用于數(shù)據(jù)傳輸、轉(zhuǎn)換和集成等操作，從不同的數(shù)據(jù)存儲載入數(shù)據(jù)，并進行轉(zhuǎn)化和開發(fā)，將處理好的數(shù)據(jù)同步至其他數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從而提供了數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)服務等全方位的產(chǎn)品服務，可以助力企業(yè)實現(xiàn)較好的數(shù)據(jù)治理，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析、挖掘和探索，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值［5］。

DataWorks數(shù)據(jù)治理平臺的體系架構可分為六個部分（其功能架構如圖1所示）。數(shù)據(jù)匯集是數(shù)據(jù)接入端口，所有數(shù)據(jù)來自業(yè)務系統(tǒng)、日志、文件、網(wǎng)絡等，由數(shù)據(jù)匯集工具將這些數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)中臺。匯集到中臺的數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)開發(fā)部門進行加工和處理，并對數(shù)據(jù)進行清洗工作。數(shù)據(jù)體系負責大數(shù)據(jù)平臺中數(shù)據(jù)倉庫的構建。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理包括對數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)生命周期等進行管理和展示，是以企業(yè)全員更好理解的方式把企業(yè)數(shù)據(jù)展現(xiàn)給全企業(yè)人員。數(shù)據(jù)服務體系就是把數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N服務能力，通過數(shù)據(jù)服務讓數(shù)據(jù)參與到業(yè)務之中。運營體系和安全管理建設內(nèi)容主要涉及企業(yè)資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)安全，使數(shù)據(jù)越用越多、越用越活，是數(shù)據(jù)中臺健康持續(xù)運轉(zhuǎn)的基礎［6］。

圖1?阿里數(shù)據(jù)中臺功能架構

數(shù)據(jù)中臺的技術架構主要是大數(shù)據(jù)處理的一系列技術和方法，主要分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)存儲和分析、數(shù)據(jù)服務以及研發(fā)及運維六個部分，中臺技術架構如圖2所示。

EasyData是百度旗下公司基于數(shù)據(jù)生產(chǎn)力方法論打造的一站式數(shù)據(jù)開發(fā)治理平臺，提供數(shù)據(jù)采集、標注、清洗、加工等數(shù)據(jù)服務，可以幫助企業(yè)數(shù)據(jù)技術開發(fā)者獲取AI開發(fā)所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)［7］。EasyData在國內(nèi)率先提出并實現(xiàn)建設開發(fā)與數(shù)據(jù)治理的一體化，具有包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標準、指標系統(tǒng)、數(shù)據(jù)建模等在內(nèi)的DataFusion數(shù)據(jù)治理能力，其數(shù)據(jù)治理架構如圖3所示。

圖2?阿里數(shù)據(jù)中臺技術架構

EasyData在數(shù)據(jù)治理方面，主要可實現(xiàn)以下功能：

（1）數(shù)據(jù)采集、標注、清洗服務，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)加工。EasyData提供了比較便捷的數(shù)據(jù)采集方案和豐富的數(shù)據(jù)標注模板及工具，可以以一定的標準，比較方便而靈活地實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集。對采集完成的數(shù)據(jù)，可進一步地進行數(shù)據(jù)的標注、智能清洗等數(shù)據(jù)加工工作，依靠百度強大的高精度算法，輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)建設的質(zhì)量。

（2）可視化數(shù)據(jù)管理。非結構化數(shù)據(jù)一直是數(shù)據(jù)治理難題，而EasyData提供了對圖片、文本、音頻、視頻等非結構化類數(shù)據(jù)的可視化管理功能，支持便捷的數(shù)據(jù)導入、導出、查看、分版本管理等完善的管理服務。

（3）數(shù)據(jù)安全管理。數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)治理的重要方面，EasyData在提供數(shù)據(jù)加密及隔離存儲之后提供完善的安全技術方案，進一步保障數(shù)據(jù)的安全。

此外，百度利用強大的生態(tài)環(huán)境，提供了各種服務，可以將治理好的數(shù)據(jù)進行模型訓練、服務部署等。

圖3?EasyData數(shù)據(jù)治理架構

文章僅以阿里云數(shù)據(jù)治理平臺DataWorks和百度EasyData作為企業(yè)數(shù)據(jù)治理工具的例子，闡述數(shù)據(jù)治理平臺的功能結構和技術架構。目前在企業(yè)數(shù)據(jù)治理工具方面，國內(nèi)眾多的數(shù)據(jù)服務企業(yè)開發(fā)出了適合各自行業(yè)的、具有自主知識產(chǎn)權的數(shù)據(jù)治理工具，提供了比較好的數(shù)據(jù)治理解決方案，比如還有華為的DataArts?Studio數(shù)據(jù)治理平臺、星環(huán)科技的Transwarp?Governor數(shù)據(jù)治理工具、滴普科技的實時湖倉平臺FastData、美林科技的Tempo數(shù)據(jù)治理平臺等，都具有較好的數(shù)據(jù)治理能力。企業(yè)可根據(jù)自身的資金預算和技術能力等實際情況，選擇適合企業(yè)自身情況的數(shù)據(jù)治理工具。

4?結論

不同企業(yè)集團的業(yè)務、規(guī)模、所處行業(yè)不同，其數(shù)據(jù)治理所面臨的問題、解決方案和工作方法也將有所不同。企業(yè)應從自身實際出發(fā)，建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐點。

企業(yè)數(shù)據(jù)治理是一套持續(xù)改善的管理機制，需要持續(xù)增加、更新和擴充數(shù)據(jù)資源，不斷加強數(shù)據(jù)治理事項的日常管理。

參考文獻：

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［基金項目］青島黃海學院博士科研啟動基金資助項目“面向中小企業(yè)的基于湖倉一體化數(shù)據(jù)治理平臺研究”（項目編號：2023boshi04）；中國商業(yè)統(tǒng)計學會2023年度規(guī)劃課題重點課題“數(shù)字經(jīng)濟與創(chuàng)新要素配置互促發(fā)展的作用機制研究——以青島市制造業(yè)為例”（項目編號：2023STZB10）。

［作者簡介］張樹江（1978—），男，青島黃海學院大數(shù)據(jù)學院教師，博士，研究方向：數(shù)據(jù)治理與分析應用、數(shù)字圖像處理。