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?数字化转型时代下怎样走好数据治理这条必经路
导语：数字化转型和数据治理一直是这几年较量火热的话题 ，开句玩笑话的说每一年都是数据治理的“元年”。不管国家层面的相关政策、指引 ，照旧企业战略层面现在对这个问题是越来越重视。好比2020年的新冠肺炎肆虐 ，国家对各地区上报新增病例数据要求逐渐严酷 ，各人应该深有体报。那事实数字化转型和数据治理有什么联系？应该怎么样去做？做什么用？接下来我谈谈我对这个问题的思索。
一、作甚数字化转型？
数字化转型拆开来讲。“数字化” ，是以盘算机为代表的数字手艺 ，涉及到盘算 ，存储 ，传输 ，交互等。“转型” ，这个各人都明确 ，就是从无到有 ，从少到多。总的来说 ，就是要从古板方法转变到数字手艺。
为什么要数字化转型？我们不是已经使用电脑好长时间了吗？信息化在中国企业普及已经凌驾了20年了 ，现在我们天天都在使用种种电子产品 ，种种办公系统 ，不都是在数字化吗？为什么还要重提数字化转型？是旧瓶装新酒吗？若是是 ，那为什么尚有这么多企业在研究和实验怎样实现数字化转型 ，事实这个能给企业带来什么利益？
我们仔细追念一下已往20年 ，在企业领域 ，国家鼎力大举推动信息化 ，信息化最直接的印象就是种种系统 ，ERP ，CRM ，PLM ，OA ，BPM等。总的来说 ，通过纸质转信息 ，线下转线上 ，手工转系统 ，提高信息的交流相同协作的效率 ；这也是大部分企业在做的事情 ，原来提交一个请假申请是在纸张填一个表格让向导审批 ，现在酿成直接在系统上提交审批。原来都是有个账本 ，纪录进销存纪录 ，现在使用系统 ；原来用文档纪录的历程现在使用系统来纪录。
这些例子太多 ，总的来说 ，做到了降本增效 ；然后通过系统大宗的数据和剖析 ，给企业谋划支持决议。
笔者以为当企业随着手艺前进而接纳全新的立异方法来开展营业时 ，他们就是在实验数字化转型。这是一个使用数字化工具从基础上实现转变的历程 ，是指通过手艺和文化厘革来刷新或替换现有的资源。
数字化转型并不是指购置某个产品或某种解决计划 ，而是会影响各行各业中涉及 IT
的所有要素。软件让生涯、事情变得更优美、更便捷、更高效就是数字化转型的意义所在。
二、数据治理的目的
着实笔者最最先接触到数据治理事情的时间以为做数据治理不就是提升数据质量的问题嘛！但其仔细想一想不知道你发明没有 ，从信息化系统建设那天最先数据是就一直都保存我们的数据库当中 ，那为什么以前没有重视了数据的质量 ，由于回覆不了一个最根天性问题“数据究竟有什么用？”。
你可能会说了 ，我们会搭建数仓、大数据平台去举行统计剖析？利便天生种种各样的报表。这样的回覆执偾在“利便、高效”的这个条理往返覆的问题 ，没有实质性改变。由于这些事情在没有数仓、大数据平台之前一样要做 ，只不过手工处置惩罚一样可以做统计剖析 ，就是贫困一点。以是数据质量并不是做数据治理的最终目的。
简朴剖析一下为什么现在重视数据治理？玩股票基金的朋侪应该都知道前一段时间创业板逾越主板虽然只有几秒钟的时间 ，惊鸿一瞥 ，但意义已经足够重大 ，它象征着中国的经济生长驱动力 ，已经由古板行业 ，转移到了高新科技的身上。
你一定听说过谷歌公司的阿尔法狗（AlphaGo）战胜李世石的故事 ，李世石以“围棋”为生的职业选手 ，就这样被AlphaGo搞定了 ；2021年7月8日下昼腾讯旗下一个名为“绝悟”的游戏AI与五位王者荣耀职业选手举行了一场演出赛 ，王者荣耀绝悟作为AI相继打出“蹲草”、拉扯、开团、等操作 ，最终以3:1战胜职业选手。在角逐中体现AI智能的巅峰之作与人类智慧的极点的最终对决 ，真的很值得我们思索。
那AlphaGo为什么可以做到云云厉害？AlphaGo学习了天下上所有能手的“围棋棋谱” ，能手的“围棋棋谱”明确为治理数据� ；痪浠袄此� ，只要我们手握有大宗的数据再加上机械学习算法 ，就可以获得一个无与伦比的准确的“决议”。大数据、人工智能手艺、云盘算蓬勃生长 ，就是要解决一个根天性的问题“做准确的决议”。数据治理的基础目的为使用大数据、人工智能手艺是为“做准确的决议”而做准备。
因此笔者以为数据治理是数字化转型的基础 ，他不是一个阶段 ，而是一个历程 ，是让数据一连施展价值的一个历程。
三、怎样做数据治理？
要想做好数据治理 ，离不开三个要害的要素 ，这三个要素划分是完善的组织架构、制度流程和手艺支持。
1）高层向导的组织架构
关于企业来说 ，数据治理属于管理领域 ，企业数据治理需要强有力的组织架构来支持 ，以增强企业对数据治理的掌控 ，企业数据治理组织架构应该由高层向导牵头 ，所有营业部分加入 ，营业部分主导 ，IT部分执行 ，为数据治理事情的顺遂执行提供组织上的包管。
2）完善规范的制度流程
关于企业来说 ，数据治理需要完善制度、规范流程 ，把好“数据流转”关。在制度方面 ，企业需要制订出适用于全企业的管理步伐 ；在流程方面 ，制订出数据治理的一样平常流程 ，规范从数据需求界说到数据质量的检测和评估一系列流程的详细操作。
3）领先强盛的手艺支持
关于企业来说 ，数据治理也需要足够的手艺支持。数据治理涉及到数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据模子管理、数据清静共享管理等各个�？� ，相关衔接。在数据治理历程中 ，应该把重点放在平台和工具上 ，一套完整的平台工具和响应的自动化手段 ，能够资助企业更容易地举行数据治理。
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