神策数据揭秘-企业如何面对数据治理的难题

在当前快速发展的数据治理市场中，监管政策如《数据安全法》和《个人信息保护法》相继出台，给企业在数据采集、数据安全和数据开放等方面带来了空前的挑战。这些政策的实施对于企业如何管理数据资产具有重要指导意义，企业需要构建完善的数据治理体系以确保数据的质量和安全，同时满足合规性的要求。

数据治理的定义： 数据治理是一个组织内部管理和使用数据的框架和实践的集合。它涉及数据的创建、存储、访问、共享、保护和销毁等多个方面，并主要目的是确保数据的质量、可用性、一致性、安全性和合规性。DAMA将数据治理定义为对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，而阿里研究院则认为它是建立的数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标。神策数据进一步将数据治理广义描述为包含所有数据事项决策，狭义上则具体到数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程。

企业数据治理面临的痛点： 在数字化转型过程中，企业面临组织架构、数据采集与获取、数据管理等方面的六大痛点。具体包括:

• 组织架构不适配，数据治理推动难度大；
• 数据源格式、类型不统一，导致数据采集和获取困难；
• 数据孤岛效应严重，数据打通困难；
• 数据质量管理困难，问题积压严重；
• 数据管理混乱，数据生命周期缺乏有效管控；
• 数据开放风险大，合规性和安全性难以保障。

这些痛點表明企业在实践数据治理中需克服诸多难题，以实现数据价值的最大化和企业运营的高效化。

神策数据的治理方案： 神策数据提出一个全面的数据治理方案，旨在帮助企业整合数据资产、发挥数据资产价值，并促进企业的数字化转型。这个方案主要包括以下五大关键点：

1. 数据采集： 运用SDK等合规工具，实现全端数据资产的积累；

   数据采集是数据治理的起点，它要求企业能够通过合法合规的工具，从各种来源和渠道收集和积累数据资产。

2. 数据打通： 设计合理的数据模型和架构，解决数据孤岛问题；

   数据打通是实现数据整合的关键步骤，它要求企业构建统一的数据模型和架构，以确保不同来源的数据能够无缝对接和整合。

3. 数据质量： 建立数据质量管理体系和方法论，保证数据准确性和可靠性；

   数据质量管理是确保数据可以被用来做出正确决策的重要环节，因此企业需要建立相应的评估体系和监控机制，以持续提升数据的质量。

4. 数据管理： 对数据的生命周期进行有效管控，优化数据命名定义和数据关系；

   有效的数据管理能够帮助企业理解数据的热度和老化情况，减少数据膨胀带来的资源和成本损耗。

5. 数据安全： 确保数据在对外输出时的合规性和安全性；

   数据安全是企业在数据治理中必须高度重视的问题，它要求企业能够通过技术和管理机制，控制数据的上报和传输，实现数据流量控制和脱敏处理。

神策数据的数据治理方案以助企业解决上述痛点，实现数据的高效利用，并赋能企业数字化转型。