随着数据量的不断扩展，挑战不仅在于全面利用数据，还在于确保这些数据的完整性和可靠性，这不仅仅是关于存储，还在于确保可用数据的一致性和准确性。
这时，数据治理显得尤为重要，它确保了企业内数据的有效和高效管理。数据治理的核心目标是确保数据在其生命周期内，从获取到使用，都以支持企业业务目标的方式进行管理。
数据治理的起源
历史上，数据治理主要被视为确保安全和遵守法规的一种手段，这些工作通常集中在特定部门，流程也是手动进行的。
随着数字世界的复杂性增加，数据治理的范围也显著扩展并增加了新组件。以下是与数据管理相关的七个主要组件和过程：
1. 数据目录：企业内所有数据资产的可搜索清单，使用户能够查找和理解数据。
2. 数据沿袭：追踪数据从起源到消费的流动，提供透明性和问责性。
3. 数据剖析：评估数据以了解其结构、内容和关系。
4. 元数据管理：管理关于数据的数据，帮助企业在任何时候找到相关信息。
5. 数据质量：确保数据从技术(格式、唯一性)和业务(可用性、相关性)的角度来看都是准确、完整和可靠的。
6. 数据归档：将不再活跃使用的数据移至不同的存储，以便长期保留。
7. 资产发现：识别企业内的数据资产，便于管理和保护数据。
数据可观测性
在这一领域的最新发展是数据可观测性，它超越了传统治理，提供了对数据生态系统的整体视图，这有助于企业监控数据健康状况，实时检测问题，并在问题影响业务结果之前进行故障排除。数据可观测性包括至少三个方面：
1. 监控：跟踪和监控数据管道和系统，以确保其正常运行。
2. 异常检测：识别数据中的异常模式，例如数据沿袭中的缺口或数据质量的突然下降。
3. 变更管理：管理数据环境中变更的工具和流程。
通过完全协同工作，使用这些组件创建一个强大的框架，确保数据的可靠性，这样，你的企业可以自信地利用数据进行决策。
数据治理的三大关键支柱
然而，即使有了所有这些框架，Gartner预计，“到2025年，80%寻求扩大数字业务的企业将失败，因为它们没有采取现代的数据治理方法。”
那么，你的企业应该如何创建结构化的方法，并确保适当的治理举措和框架到位呢?我认为可以通过关注以下三个关键支柱来实现。
1. 流程、政策、标准和程序
这一支柱重点在于定义一个明确的项目目标，使其与业务目标保持一致。首先对现有的数据环境进行全面评估，随后建立严格的政策和标准，以奠定有效治理项目的基础。通过有效沟通，吸引所有相关利益相关者的参与，将有助于推动项目的成功和持续改进。
2. 技术和工具能力
这是支持支柱，可以为企业提供运行和确保数据治理所需的工具和技术，这些工具必须能够处理数据从收集到使用的全过程，并应优先考虑可扩展性，以确保这些技术能够适应企业不断变化的需求。
作为这一部分，这些工具应该能够实时识别错误和不一致。此外，随着公司越来越多地将工作负载转移到云端，我认为选择云原生工具对于在动态云环境中优化性能也变得至关重要。
3. 企业、角色和职责
应建立明确的层级结构，并为团队中的每个成员定义角色和职责。我建议将团队职责企业成两大类：业务负责人(如数据管理者、数据所有者、合规官等)和技术负责人(如数据质量负责人、系统管理员、数据安全负责人等)。每个小组都应确保各自组件的完整性。
通过协同工作，我发现这些支柱结合了战略、技术和企业元素，以使数据治理项目能够成熟并迅速执行，并根据企业的需求进行定制。
结论
重要的是要记住，在数据的世界里，我们不仅仅是在创建记录，而是在建立业务立足和繁荣的基础。因此，数据治理不仅是后台任务，而是驱动业务并触及企业每个部分的战略要务。
尽管主要分析师预测大多数企业将无法使其数据治理计划取得成功，但我相信那些接受这些支柱的企业更有可能引领和保持竞争优势。
