1.資料治理的本質
資料治理的本質是組織對資料的可用性、完整性和安全性的整體管理。
可用性指資料可用、可信且有質量保證，不會因為分析結果的準確性造成偏差，從業者可以放心地根據資料結果做業務決策；完整性分為兩個方面，一方面指資料需覆蓋各類資料應用的需要，另一方面指不會因為資料治理沒有到位而造成資料資產的流失，也即影響資料資產的積累；安全性指治理和分享過程需安全可控，不侵犯使用者隱私，且不會給組織留下安全隱患。
2.資料治理的重要性
資料治理是所有資料應用的根基，資料治理的好壞直接影響所有資料應用的價值。
無論是基於資料看報表，還是做互動式的多維分析，還是做更複雜的個性化推薦，所有的資料應用都需要有乙個良好的資料治理結果。
資料治理是組織資料資產沉澱的基礎，資料治理的好壞直接決定了組織的資料資產能否得到沉澱，能否充分地發揮價值。
在經費條件允許的情況下，可以將企業的所有資料整合在一起，通過良好的許可權管控，充分的共享，聚合所有的業務部門一起去探索資料的應用，因為資料中臺本身就承載著組織內部所有資料的整合分享角色。
問題主要分為兩類：一類因「技術」而起，一類因「人」而起。
1.多業務系統多資料來源的整合挑戰
企業想要做的資料應用越多，所需的資料就會越多，所要去獲取的資料來源也會增多，而相應的資料處理也會越多，這是乙個極為顯而易見的問題。
2.資料採集技術上的挑戰
近年來，許多公司都在嘗試將自己的業務線上化，都需要通過資料對使用者進行分析與運營，如何精準採集可用的使用者資料以及其他相關資料，都將是資料採集在技術層面上面臨的挑戰。
3.使用者隱私與安全挑戰
4.組織架構與部門隔閡帶來的配合
部分組織在資料治理的過程中速度過慢，成效不好，其中乙個很重要的原因是權責、部門配合等方面存在問題。很多情況下，生產資料、使用資料、分析資料的工作人員分布在不同的職能線與部門，角色不同，立場也不同，這些客觀存在的影響因素都會影響整個資料治理的最終結果。
5.業務持續迭代中帶來的挑戰
在網際網路行業中，尤其是業務迭代較為迅速的團隊裡，通常存在「1.0 版本的資料質量最優，1.1 版本不行，2.0 版本完全不可用」的說法，說明第一次做資料治理時，極重視資料質量，會有完善的流程來保證埋點的準確性，本身也沒有太多的包袱；而在後續的產品迭代中，如果流程和標準的迭代相對滯後，整個資料治理的結果也會隨著受影響，最終導致整個資料質量低劣，直至所謂的「完全不可用」。
上述內容已經提到關於組織架構的內容，因其重要性將在本部分單獨說明。
1.資料治理是乙個動態的過程
資料治理實際反映的是組織問題、文化問題，這也是許多公司為了明確權責劃分而建立資料治理委員會的原因。同時，還需要明確的程式與執行程式的計畫，明確的程式指對資料進行治理所需經歷的階段、問題有明細的了解，執行程式的計畫指每一步需要解決哪些問題。當公司的主流業務發生變化時，組織架構會隨之改變，接而帶來資料治理層面的變更，所以，資料治理是乙個動態的過程，伴隨整個業務變更與組織架構變更。
2.資料治理中的兩個核心角色
第一，資料使用者，通常集中在產品經理、資料分析師、營銷經理、運營經理等崗位，有檢視報表、資料分析、使用者畫像、使用者運營等需求，他們屬於資料治理的受益者。
第二，資料生產者，通常集中在前端開發、後端開發、資料工程師、etl 工程師，有埋點、打日誌、做資料 etl 的需求，他們屬於資料治理的付出者，可能看不到直接收益，反而增加工作負擔。
首先，資料治理的核心認識是，資料治理是乙個持續並且長久的乙個過程，不同的產品可以解決比如採集、傳輸等資料治理層面上的不同問題，但並不存在一款所謂的「資料治理產品」，可以用來解決所有問題。
其次，資料治理的整體方**是「從應用倒推」。先確定資料應用、資料資產的需求，接著確定需要哪些資料，之後確定需要從哪種資料來源獲取資料，最終確定具體的資料治理方案。
第一步，確定分析需求。通過了解資料使用者需要看哪些指標、用在哪些場景、使用哪些分析模型等方面來了解具體的資料使用需求，完成需求梳理。
第二步，對映資料模型。在該步驟需確定採集的事件和屬性，並完成事件設計。
第三步，確定資料採集技術方案。根據要採的事件和屬性，結合現有實際業務系統，去確定到底要從何種系統裡以何種技術方案採集資料。
第四步，資料採集與整合。這一步就是指具體的開發、整合工作，包括完成相應的 sdk 整合、資料採集工具的開發、資料 etl 開發等。
第五步，資料校驗和上線。這一步中需要使用必要的測試工具、利用埋點管理平台做資料對比等。
以上來自神策資料《資料治理中的一些挑戰與應用》
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