数据治理由两个词组成：数据和治理，数据在百度百科里是这样解释的：数据（计算机术语）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。治理在百度百科里是这样解释的：是管理；统治；得到管理、统治。

关于数据治理，百度百科是这样解释的：数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。国际数据治理研究所(DGI)给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。

据治理是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。以上是百度百科对数据、治理和数据治理的名词解释。但是对数据、治理和数据治理的定义是仁者见仁，智者见智。有机会归纳一下大家对数据的认知，例如张旭东的数据的“波粒二象性”就很有意思。对于数据治理，我倾向于国际数据治理研究所(DGI)给出的定义，下面向大家汇报一下自己的浅见：

从6W2H的维度来分析数据治理：W2H指Who、Why、What、Where、When、How to do、Howmuch、Which。

一、谁（Who）需要做数据治理这件事

一是指拥有多元性业态的集团型企业，二是指规模大小不同的企业，三是指处于不同发展阶段的企业，四是指企业中的相应岗位及职业的管理者。对于拥有多元性业态的集团型企业而言，肯定是需要做数据治理的，否则在各个业态间数据肯定是打不通的，也谈不上业务协同，在今年面对疫情这个不确定性的大环境下，是做不到抱团取暖的。

对于处于不同发展阶段的企业而言，这里的企业要分成两类：传统型和创新型。对于传统型企业无论处于哪个阶段，因传统型企业基本都是标准化和规范性的，所以都需要做数据治理。对创新型企业，是因时而变的。

初创期，面对不确定的因素太多，数据治理可以往后放一放；成长期，是需要做数据治理的；成熟期，变成了传统型企业了，不做数据治理就会被数据的不准确、不及时、不完整和不统一而苦恼，从而数据无法作为决策的依据而焦头烂额。

对于企业中的相应岗位及职业的管理者而言，因出发点、立场和角度不同而不同，对主心骨来说，看到的是数据不能打通、数据不能用于经营和管理决策这个现象，这时需要CIO/CDO对主心骨讲清楚、说明白这背后的逻辑并推动这件事，至于做不做数据治理就得看主心骨的长期思维、决心、胆识和魄力了。

对CIO/CDO来说，负责任的都会游说和推动这件事，这是他/她的职责和岗位所在，对CIO/CDO来说，没有部门隧道现象和局部（部门）利益，可以以第三者的身份以超然的态度做这件事；

对业务单元（BU）的负责人来说，心态不同做法也不同，有长期思维、大局观、追求透明、不纠结于不合理的KPI来说，会是负责任的CIO/CDO的同盟者和战友，否则就是负责任的CIO/CDO的不合作者，甚至是反对者，这时负责任的CIO/CDO就需要借助主心骨的力量来推动这件事，若主心骨也不给力，那负责任的CIO/CDO在这件事上就会哑火；

对大财务的负责人来说，提高收入、降低成本（成本核算）和减少风险（企业内部风险管理），财务报告的完整性，确保数据在来自企业不同部分的多个报告上的一致性，确保恰当地保护企业信息、以满足审计者和监管者的需求，避免其财务的关键业务数据受到未授权更改，以及对业务的洞察等都需要数据治理作为基础，所以负责任的大财务的负责人会主动自发地推动、支持和配合CIO/CDO的工作；

对大HR的负责人来说，绩效考核、企业文化落地和避免人力资源应用程序中的关键业务数据受到未授权更改等都需要数据治理以支撑，所以负责任的大HR的负责人，也会支持和配合CIO/CDO的工作；

对I.E的负责人来说，负责任的都会游说和推动这件事，这是他/她的职责和岗位所在；对行业标准化研究的负责人来说，负责任的也都会游说和推动这件事，这也是他/她的职责和岗位所在。

二、为什么（Why）要做数据治理

先从一个侧面说明，IBM 的Arvind Krishna，InformationManagement说 “IBM自2004年IBM数据治理委员会成立开始就走在信息治理运动的前列。我们与全球行业领先的公司紧密合作解决与治理相关的最大挑战。信息治理拥有其合规性和风险方面的根源，但在过去几年来，我们发现了一种向利用它来创建价值和减轻风险方面的转变。”Merv Adrian, IT Market Strategy 说“数据治理是一个关键流程，但在危机出现之前很少有人意识到这一点这些危机包括报告不会交叉统计，高级管理人员不同意关键措施的状态，安全破坏和合规性问题在最糟糕的时刻暴露给了最危险的人，以及多个相互冲突的信息副本的成本摆脱了控制。

三、数据治理要做什么（What）

数据、信息、知识、智慧之间的关系，“这种层级结构-数据、信息、知识、智慧能用于说明信息的各种层级，或者人类认知领域中的各个信息阶段。

数据是通过工具或机器搜集到的原始资料，信息是经过某种处理并供人使用的数据，知识指的是你知道的事情，也就是经过内化的信息，而智慧则是指了解如何运用知识。

数据治理与数据管理其他部分之间的关系（数据治理与数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量），是以数据治理为核心的。

四、在哪儿做（Where）

于数据治理要做什么（What）的内容就知道要在哪儿做（Where），就数据的战略、政策、标准和质量、监督、合规和事件管理来说，那肯定是在一个企业的最高单元来做，对集团型公司，就是集团总部，对于一个公司，就是公司层面；就数据的数据管理项目、数据资产估值来说，整个企业都要做。

企业的子组织不是不能做数据的战略、政策、标准和质量、监督、合规和事件管理工作，可以在企业的最高单元的数据的战略、政策、标准和质量、监督、合规和事件管理下有自己的子数据的战略、政策、标准和质量、监督、合规和事件管理，是把企业的最高单元的数据治理的内容向下贯彻执行的工作。最好在企业内部有个DCC组织，这个DCC是两个词的缩写（DocumentControl Center、Data Control Center），在企业的最高单元层面有，子单元应有对应的DCC。

五、何时做（When）

一般来说，企业一成立就应做，尤其是处于现在的Mr. ABCD时代新成立的企业。但现实是企业都是有历史的，信息化/数字化转型的技术发展路径、水平和环境都是有历史的，而无论大中小企业历史上是否做过数据治理工作，那现在应继续加强/新做数据治理工作，小微企业可以采取拿来主义，多用云产品来解决自己的信息化/数字化转型。

5.1流程

5.2工具

内部数据来自SAP 、Oracle、QAD、用友和金蝶等企业内部应用系统和MS Office等，外部数据来自社交媒体、传感器及购买的等。SAP HANA、Oracle TimesTen In-Memory Database、IBM solidDB等内存数据库；IBM DB2、 Oracle Database 13、Microsoft SQL Server等关系数据库，IBM Information Management System (IMS)、TiDB等其他数据库。

5.3 CIO/CDO的作用

组织数据治理；

驱动业务数据所有权；

制定数据标准、政策和流程；

监控数据治理；

施行数据治理；

六、做这件事的价值(How much)在哪里

既然国家都把数据列为与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列的第5生产要素（见2020年4月9日晚发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》），数据治理好了，就会提高生产力，改善生产关系和社会关系，促进企业内部的和谐与法治。

通过数据治理可以识别自己的数据供应和价值链，且优化自己的数据供应和价值链，从而管理它们来挖掘整个组织中一致且广泛存在的新业务洞察来内部挖潜新的商业机会，从而从企业内部创新而长出新业务单元，这样比从外部创新来的风险要小很多；利用规则、可信的数据的能力可帮助企业提供更好的服务，提升客户忠诚度，从而让业务拓展，并可量化对客户隐私的财务影响；

推动业务运营、促进战略决策制定和鼓励组织利用数据实现市场竞争优势的过程中的战略作用；运营实时性和用户安全度，决策的合理性和可靠性；在协调不同的、孤立的且常常冲突的策略（业务之间、业务与职能部门之间：可能导致数据异常）的过程中扮演着重要角色；利用规则、可信的数据的能力可帮助企业花更少的工作来遵守制度和进行报告，以及提升创新能力，使企业合规且避免风险；企业的数据质量得到全方位的提升，与数据相关的业务流程得到深度再造，企业的数据更及时、更准确、更完整、更一致、更可信从而降低IT建设和运维的成本。

七、我们做这件事的目标(Which)又是如何

通过数据第一步把业务运营和管理串、并联起来，实现一个企业一张图、一张网、一朵云；第二步数据驱动业务，实现全企业的全业务运营和管理的一体化，打造成像人体一样：

总之，数据治理是一个长期的动态的过程，不能作为一个项目来做，主心骨有短平快思维的企业就不要做了，否则也是失败的；数据治理过程也是一个螺旋上升的过程，对于主心骨有长期思维、永续经营和发展壮大的企业而言值得做。