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随着企业的发展与增长，会积累起越来越多庞大且复杂的数据，这些数据如果得不到有效治理，不要说数字化转型，反而可能阻碍企业增长。
然而，数据治理又是一个非常复杂的系统工程，涉及数据建模、数据集成、数据清洗和数据处理等等方方面面，要想做好数据治理不仅要懂数据库知识和数据建模知识还要掌握统计学知识、信息安全知识和企业内部业务流程。要想在企业内挖掘一个即懂数据又懂业务，即会IT又会管理的人有多难，不言而喻。
那么市面上有没有，即使是不懂IT的业务人员也可以轻松上手的数据治理工具呢？答案是有的。
今天，本就来展开讲讲业务人员如何做好数据治理，以及给大家补充一些数据治理工具选型建议。
正文开始前，给大家推荐一个《数据治理助力BI落地实践》，本资料回答了数字化转型这一企业高质量发展的必答题，在当前的数据应用上存在数据与业务两张皮、数据口径标准不一致、 数据孤岛日益严重的问题背景下，变“两张皮”为“一盘棋 "一股劲"：实现标准口径的统一，达到数据互联互通，将数字化转型走深走实。
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什么是数据治理
数字治理，从根本上来说，是围绕数据这一核心资产展开的一系列规划、组织、协调和控制活动。其目的在于确保数据的完整性、准确性、一致性、安全性以及可用性，进而通过对数据的有效管理与运用，推动组织战略目标的达成。这意味着数字治理不仅仅关注数据本身的质量和安全，更注重如何将数据转化为有价值的信息、知识乃至决策依据，为组织创造竞争优势。
就拿电商行业来说，每天都会产生海量的交易数据、用户行为数据以及物流数据等。数字治理在此情境下，就是要对这些纷繁复杂的数据进行梳理，制定统一的数据标准，如商品编码规则、用户信息格式等，确保数据在各个业务系统之间能够准确无误地流通与共享。同时，通过数据安全机制，保护用户的隐私信息不被泄露，保障交易的安全稳定进行。在此基础上，深度挖掘数据背后的消费者偏好、市场趋势等信息，为企业的商品推荐、库存管理、营销策略制定等提供精准的决策支持，从而提升企业的运营效率和用户体验，增强市场竞争力。
要想做好数据治理首先要明确数据治理“治”什么。
北京大学的光华管理学院商务统计与经济计量的教授王汉生教授说“数据治理不是对‘数据’的治理，而是对‘数据资产’的治理，是对数据资产所有权益相关方的协调与规定。
数据是对客观事物的记录，是未经加工的原始素材。它可以是数字、文字、图像、音频、视频等各种形式。例如，企业销售系统中记录的每一笔交易的日期、金额、产品名称，网站服务器记录的用户访问日志（包括访问时间、IP 地址、浏览页面等信息），这些都是数据。数据本身只是信息的载体，在没有经过处理和赋予价值判断之前，它们只是孤立的、零散的记录。
数据资产则是数据经过整合、加工、分析，并能够为企业带来经济利益或在决策等过程中发挥关键作用的那部分数据。例如，企业通过对用户购买行为数据的分析，提炼出用户的消费偏好模型，这个消费偏好模型就可以作为数据资产用于精准营销，从而为企业带来更多的销售收入，这时候这些数据就上升到了数据资产的范畴。
企业内部的数据资产利益相关方主要是数据资产生产者、数据资产管理者和数据资产使用者。
企业所有者和管理层是数据资产的关键利益相关方，他们需要依靠数据资产来制定战略规划和做出重要决策。企业内部业务人员是数据的重要生产者。例如，销售人员在与客户沟通的过程中收集客户信息，生产人员记录生产过程中的各种数据。同时，市场营销部门需要利用客户数据资产来制定精准的营销战略，研发部门需要用户反馈数据资产来改进产品。
协调与规范的对象就是数据。不同来源的数据往往具有不同的格式。例如，企业内部不同部门收集的数据可能在日期格式（有的是 “YYYY – MM – DD”，有的是 “MM/DD/YYYY”）、编码方式（产品编码、客户编码等）上存在差异。协调与规范的重点之一就是统一数据格式和标准，确保数据在企业内部的一致性和兼容性。
只有首先明白了数据治理的首要目的是什么，才能让数据治理发挥它真正的价值。
数据治理工具选型建议
看来，数据治理的关键还是在于企业的数据治理策略和企业人员的能力。但是拥有趁手的平台和工具无疑能让你的数据治理事半功倍。miao君将从供应商综合实力、产品的结构框架考察两个维度分析如何选择合适的数据治理工具，希望对你能有所帮助。
为什么要考察供应商的综合实力？这一点其实不必多说，供应商综合实力的强弱是决定供应商能否长期提供优质服务的重要指标。企业的数据治理是一项长期持续的工作，所以对于数据治理工具要尽量选择能够长期合作的、可靠的供应商。
主要可以从这几个维度考察供应商综合实力：
企业市场地位：比如年产值、市场占有率
研发能力：比如研发人员数量、产品发版情况、产品技术先进性
服务能力：售后服务能力、业务能力和服务团队在相关领域的经验。
（1）数据源适配能力
一个优秀的数据治理工具在数据采集层应具备广泛的数据源适配性。这包括对各种数据库、文件格式、数据接口以及数据传输协议的支持。
比如我们常用的数据分析软件FineBI,就针对企业存在的多业务平台，多类型的数据库，多种类的数据接口的情况，提供了完善的数据接入能力，能将多种形式的数据源全部对接到FineBI中进行分析。
帆软可以支持的数据库类型
（2）产品框架的可拓展性和灵活性
产品框架的可拓展性和灵活性也是考察的另一个关键因素
数据治理工具的各个架构模块应具备良好的扩展性。随着企业业务的发展和数据治理需求的变化，可能需要在数据采集层添加新的数据源，在数据处理层增加新的数据处理算法，或者在数据分析层扩展新的分析功能。
“数据治理，说起来容易，做起来难。”这是业界的共识。在数字化转型过程中，数据治理不得不做，但又难以做好，这成似乎了企业的一个“魔咒”。希望看完本文的分析，能对你以后的工作有些帮助。
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