数据治理的那些事儿
数据治理是在组织内针对数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起和推动，旨在制定和执行一系列关于企业内部数据的商业应用和技术管理的政策与流程。
一、数据治理的步骤
数据治理主要包含五个步骤，即业务数据资源整理、数据收集与清洗、数据库设计及存储、数据管理和数据运用。这五个步骤可以概括为“理”、“采”、 “存”、“管”、“用”。
业务数据资源整理：是从业务的视角理清组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务流程、信息管理系统，以及以数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。
数据收集与清洗：利用可视化的ETL工具将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程,目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
数据库设计及存储：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布等数据。
数据分级：主要是对数据在遭到破坏时可能出现的后果预估，分析数据对公众造成的危害程度，然后对公众数据进行定级，制定相关安全保护措施，让不同级别的数据都能够得到安全保护，数据在进行分级的时候可以根据数据的重要性进行划分，将数据按照对公众的危害程度由高到低进行划分。
数据运用：方便数据管理，降低成本，通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存。
二、数据治理的方法
顶层设计法：先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可。
技术推动法：针对数据问题，从技术层面进行解决。
应用牵引法：以应用需求为导向，推动数据治理工作的开展。
标准先行法：在数据治理过程中，先进行标准化工作，规范后续的数据治理。
监管驱动法：通过法规、政策等手段，推动数据治理工作的开展。
质量管控法：注重数据质量的提升，通过各种手段保证数据的准确性和完整性。
利益驱动法：通过激励机制，激发各方参与数据治理的积极性。
项目建设法：通过具体的项目实施，推进数据治理工作的开展。
三、数据治理的工具
数据治理过程中需要一组帮助创建和维护结构化策略、程序和协议过程的工具，这些策略、程序和协议控制企业的数据存储、使用和管理方式。市场上有许多优秀的数据治理工具：
（1）数据治理工具平台：作为数据治理的智能化利器，高效展示数据治理过程可视化视图，融合数据集成和交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产和安全管理、数据生命周期管理八大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类业务需求。
（2）数据治理软件：提供了强大的数据质量管理、数据分类、数据血缘追踪等功能，帮助企业实现数据的精细化管理和控制，提高数据的可用性、质量和安全性。
（3）数据查询和分析引擎工具：支持实时数据查询和分析，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平，并且可以很好地与其他数据管理工具配合使用。