随着世界经济由工业经济向数字经济转型，数据逐步成为关键的生产要素，企业开始将数据作为一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，要对数据进行有效治理，需要业务充分参与，IT系统确保遵从，这是一个非常复杂的系统工程。

数据治理架构

实践证明，企业只有构筑一套企业级的数据治理综合体系，明确关键数据资产的业务管理责任，依赖规范的制度流程机制，构建有效的管理平台及工具，数据的价值才能真正发挥出来。数据治理架构如下图所示。

构筑数据治理体系的过程，即以数据应用为核心打造“良性循环的闭环数据治理管理体系”的过程。各IT系统获取业务活动产生的各类数据后，经过系统的数据治理、管理，不断挖掘、变现数据价值，拓展、深入数据应用场景，指导业务决策，同时在不断应用数据过程中基于发现的数据问题，通过数据治理、管理的过程不断修订，推动业务系统全面升级，真正优化业务流程管理机制及规范，最终构建数据“获取→管理→变现→发现→应对→修正”的闭环管理机制。

以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化，实现业务、技术、管理、平台的有效联动。

在数据治理综合体系内，数据治理核心模块包括数据治理规划、数据治理职能及数据治理平台工具。

数据治理规划是指数据治理体系与规划、数据治理组织与职责、数据治理制度及流程，是数据治理规范化管理的核心模块；

数据治理职能包括数据标准管理、数据质量管理、数据架构及模型管理、数据开发、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理八大职能，实际过程中，企业通常会合并管理；

数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台，通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致，实践中平台工具通常综合多方面功能，而不是单平台功能。

三大模块互为动力，数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥，数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理，数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化，数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上，数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理，通过数据治理各项职能不断落实和完善数据治理规划，实现组织数字化转型，固化管理机制及流程体系。

未来企业通过构筑数据治理综合体系，逐步建立数据治理机制，完成组织转型，数据治理职能将成为企业管理的重要组成部分，良性循环的管理体系将推动企业实现更广、更深层次的数据应用，数据决策将成为企业人思考的习惯，企业决策将更加科学、有效。

未来企业数据治理蓝图架构如下图所示，业务系统、数据治理及数据应用互为动力，共同推动企业数字化转型的实现。

数据治理模式

数据治理模式是指企业基于不同的数据治理目标，根据企业组织、系统、数据应用的现状，以何种数据治理策略开展数据治理活动。根据袋鼠云8年的实践证明，通常数据治理模式包括三种基本模式。

模式一：自下而上，以数据架构为重，开展数据治理

这种模式重在数据架构，层层向上治理数据，至数据应用层。这种模式从底层数据切入，基于现有数据基础，盘点、建设、治理、应用层层展开，对企业整体的数据思维、数据治理水平要求较高，通常适用于数据量重、业务应用轻大型技术型企业，或政府机构，或新建、自研系统较多的企业。

模式二：自上而下，以明确的数据应用为重，开展数据治理

这种模式即单点应用式，通常以现有应用需求为核心开展数据治理。聚焦各个业务领域的数据应用、数据治理需求，在有需求、有资源、有驱动力的前提下，按需组织推进数据治理工作。只有业务部门的深入参与才能做好数据治理，只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。

模式二通常围绕数据应用的需求进行数据治理，比如升级架构、更换平台等涉及数据应用迁移时，或聚焦监管、上报类等明确数据应用时，围绕数据应用进行数据治理。

模式二通常适用于数据应用较强、业务部门较为强势、但整体数据认知较弱的企业。这种模式的数据治理切入相对较为简单，实践证明，大部分企业数字化转型初期会这种模式，慢慢探索企业的数据治理道路，这种模式有助于拉齐数据部门、业务部门的认知，提升企业整体数据认知，为未来数据治理的开展提供基石。

模式三：大规划模式，从数据应用规划入手，治理现状，规划未来，基于数据资产的未来开展数据治理

这种模式需要企业全面梳理业务的现状痛点及业务未来畅想，盘现状、规划未来，基于业务现在及未来的需求规划分析应用场景，在应用场景蓝图规划的范围内，全面的梳理数据的现状、规划数据的未来，针对蓝图规划中的数据需求，制定全方位策略。例如哪些新建系统、新购数据源？哪些需要现有数据系统升级，细化、标准化现有数据？哪些数据需求落地可行性较高？

制定全面的规划体系，划分优先级，有节奏、有步骤地实现全面的数据治理。这种模式通常是企业的战略项目，由高层推进开展，对数据、业务协同性要求较高，整个过程涉及系统改造升级、业务流程优化再造，是企业全面升级的过程。

组合模式一：模式一&模式二组合，即全域数据治理+明确应用场景规划。这种模式兼顾底层数据与上层应用，可对冲底层数仓重建的部分风险，同时可有效地阐述数据价值，整体可行性较高。

组合模式二：模式一&模式三组合，即全域数据治理+全面应用场景规划。这种模式从现在、未来的角度全面开展数据治理，业务、数据全面覆盖，返工重建风险小，同时有助于推动业务系统、数据全面升级，业务价值较高，但对组织协同要求高，且成本投入高、耗时久，对执行团队要求高，复合型人才需求大，属于高风险高收益模式，需要企业高战略、高执行的推进落地。

数据治理模式对比

三大数据治理模式开展方式、适用场景、优劣势、资源投入各不相同。

模式一，自下而上，切入方便，成本可控，重架构，但脱离应用，对执行团队架构能力要求较高，成效慢；

模式二，自上而下，目的明确，切入方便，成本可控，重应用，但轻治理，容易造成面子工程，出现重复治理的风险；

模式三，大规划模式，规划的眼光，覆盖业务、数据双层面，重建风险小，聚焦业务，有利于充分挖掘数据价值，但对组织的协同性要求较高，同时需要高质量复合型人才配合团队执行，整体落地风险较大，成本较大。

数据治理三大模式对比如下表所示：

三大数据治理模式各有优劣，而组合模式在某种程度上对冲单一模式的风险，可以更好地满足企业数据治理的需求和目的。企业应基于面临的现状，选择适合的自己的治理模式。

数据治理模式选择

不同的数据治理模式，对企业的数据治理水平、组织协同程度要求不同。

自下而上的模式一是基于底层数据治理的，对数据治理水平要求较高，数据治理水平包括数据基础（数据量、数据质量等）以及数据治理能力，数据治理能力主要体现在数据治理团队专业度以及数据治理体系（组织、制度及流程）完善度。这种模式对组织协同度要求相对较低，主要靠数据治理团队推动进行。

自上而下的模式二是基于明确数据应用进行数据治理的，相较于自下而上的模式一，组织的协同性要求会更高，需要业务部门、数据部门配合实现，但整体以需求为主，对数据治理的水平要求一般。

大规划的模式三既治理现状，又规划未来，对组织协同性及数据治理水平均有极高要求。该模式需要动员企业的业务部门、技术部门、数据部门，同时需要企业各阶层（高层、中层、基层员工）的人员共同配合，全面盘点业务的痛点及未来规划，同时梳理数据现状，规划数据未来，通常为战略项目、高层领导共同将企业数据治理水平推向一个新水平，同时完成数字化组织的转型。

组合模式在组织协同性、数据治理水平上会叠加单一模式的要求，如模式一&模式三的组合模式对组织协同性、数据治理水平要求最高。

各模式对企业的组织协同性、数据治理水平的要求见下图所示，基于各模式对企业组织协同、数据治理水平的要求不同，企业应充分盘点企业的组织现状、数据现状、应用现状，初步评估企业数据治理水平、组织协同度，结合数据治理的目标，评估可行性，选择最佳模式。

企业数据治理是个复杂而漫长的过程，通常在不同的发展阶段，企业选择数据治理模式并不同，基于面对的组织、数据、应用现状，企业需要均衡目标与现状，选择当下最合适的数据治理模式。

企业数据治理并不是一蹴而就的，它需要企业不断地进行规划、治理、监测、优化，通过数据治理不断完善企业的组织、制度、流程管理体系，同时不断提升企业数据治理管理水平，包括数据标准、数据质量、数据架构及模型、数据应用等模块的管理水平提升。

数据治理是一个持续循环的过程，需通过不断地改进提升及完善。PDCA循环不是在同一水平上循环，而是呈阶梯式推动上升，每次循环将推进企业的数据治理水平及组织协同性向新的、更高的层级进阶，最终实现企业数字化转型。

数据治理实施路径

企业数据治理实施路径通常包含三个阶段。

第一阶段：起步阶段，业务运营数字化阶段。

这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略，重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架，升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存储、计算、服务的基础能力，逐步整合各系统的数据，打破数据孤岛，沉淀数据资产，探索业务场景化。

第二阶段：深入拓展阶段，数据赋能常态化阶段。

这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。数据应用的范围，由核心KPI指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。

大数据平台持续发挥大数据处理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度，初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”的转型，数据决策成为企业决策主要决策方式。

这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化数据治理流程及制度体系，由原有的“粗放式”管理升级为“精细化”管理，数据质量不断提升，企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。

第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段。
这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型，探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI赋能成为常态，企业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依赖，在这个阶段，有些企业甚至在原有商业模式上，激发新的业务模式。

数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机制、流程，进一步细化数据管理职责；
数据资产层面，完成全域数据资产建设，构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；
平台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。

《数栈产品白皮书》：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=szbky

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术qun」，交流最新开源技术信息，qun号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack

• 还没有人评论，欢迎说说您的想法！