在数字经济发展的浪潮下，无论是企业的管理者，还是企业的一线员工无时无刻不在和数据打交道，如何用好数据、挖掘更多数据价值是每个企业都将或正在面临的挑战。
要想数据充当好数字经济关键的基础性要素，就需要提升数据从潜在价值向实际业务价值的有效转化。而在这一关键的转化过程中，只有通过数据治理，打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，数据质量才能全面提升，实现对内支撑业务应用和管理决策、对外加强数据服务能力输出。
然而，企业在开展数据治理的过程中往往由于缺乏经验与参照，也非常容易走入误区，比如在项目初期就希望进行大而全的数据治理，却因为缺失重点而导致事倍功半，又如知道元数据、数据标准、数据质量在数据治理过程中的重要性，但是在实际交付过程中却发现难落地等。
为此，网易数帆大数据团队将其在大数据领域的深厚积累沉淀与十余年实践服务经验全数囊括，联合全球知名中文IT技术交流平台CSDN重磅发布《网易数据治理白皮书》（以下简称“白皮书”），从专业视角为您逐步剖析数据治理难题！
数据难题从源头轻松“治理”
网易数帆将数据治理的核心诉求归结为解决数据使用过程中的四大核心难题：“找不到”、“看不懂”，“信不过”、“管不住”，因此创新性地将传统数据治理的方法自然融入数据开发的全生命周期中，基于DataOps全生命周期数据开发底座，采用数据中台架构，结合网易特色的基于ROI的数据资产化实践，形成了数据治理2.0的方法论。
此次发布的白皮书覆盖数据治理定义、传统数据治理面临的难题、网易特色数据治理方法论，并凝聚了在金融、流通等多行业头部企业关于数据治理的最佳探索实践，将帮助企业厘清导致数字化缓慢的“症结”出在何处，实现精准治理、“对症下药”。
多行业企业完整实战分享
截至目前，网易数帆已在东北证券、民生证券、杭州联合银行、温氏集团等多家头部客户落地数据治理实践，此次，白皮书摘录出其中极具参考价值的行业实践案例，涵盖不同行业场景，深入剖析数据治理2.0落地应用及价值体现。
在白皮书中，你可以看到某证券头部企业是如何携手网易数帆落地标准的数据治理规范流程，实现金融数据治理管理域间的有效协同；你还可以看到头部通信运营商如何通过网易数帆旗下的数据开发及治理平台EasyData，构建数据资产的标准化管理，实现核心数据的数据标准覆盖率从23%提升到57%的跃迁，企业内部需求交付速度提升一倍，实现数据资产的快速查找使用……
通过100%还原项目建设背景、需求痛点剖析、定制方案设计以及最终的价值成果展现，企业从IT人员、业务人员、到管理人员都将可以从这本白皮书中收获启发和新思路。
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满满指路干货抢先了解
网易对数据治理的定义
网易认为，数据治理是对企业全域数据资产实施有效管理的活动，根据数据治理的对象不同，数据治理可以分为面向业务系统的数据治理和面向分析系统的数据治理。主数据管理就是典型的面向业务系统的数据治理，它核心要解决的问题是跨业务、跨系统和跨流程的企业核心数据的一致性、正确性和权威性的问题。面向分析系统的数据治理，主要解决的是数据分析过程中，指标数据计算的口径一致性，数据质量，标准规范、成本优化以及安全管控问题。因为数据本身还是来源于业务系统，所以面向业务的数据治理是面向分析的数据治理的前提，如果业务系统的数据治理没做好，分析系统的数据治理就很难从根本上解决。
数据中台其实跟传统的数据治理的概念并不相同，但是数据中台的核心思想是构建统一的指标管理体系和企业级公共共享的数据模型层，打破烟囱式的数据架构，本质还是面向分析系统的数据管理，所以从数据治理是企业所有数据管理活动的定义来看，也可以将数据中台的构建方法纳入面向分析系统的数据治理。
开发与治理的一体化
数据开发与治理一体化是将数据治理的过程融入到数据开发的全生命周期中，强调“先设计、后开发、先标准、后建模”的原 则，其目标就是将数据治理的流程与数据开发的全生命周期相融合，在数据开发过程中，完成数据治理。通过指标和数据标准的定义实现“规范即设计，设计即开发，开发即治理”的开发治理一体化理念。
数据治理360
企业在数据治理的过程中，经常面对这样的问题：首先是数据的不规范管理，比如将外部表分区目录位置设置为表的目录，在进行表的生命周期管理时，如果选择删除目录，那么文件就会有被误删的风险。其次，数据团队人员疲于应付日益增长的业务需 求，对数据治理缺乏动力，处于只开发不治理的状态。此外，人员的更替频繁造成系统内遗留大量历史数据，想要治理也无从下手。最后是治理效果的指标模糊，无法有效量化，对于哪些负责人下线了哪些数据、为项目节省了多少资源、具体节省了多少费用这些都缺少有效的评估数据。因此，在和领导汇报治理项目时往往说做了很多工作，但是领导缺无法感知，让领导产生你们好像都做了又好像都没做的感觉，导致最后的反馈并不高，从而造成数据治理人员的消极心态。
数据治理的工作往往是一个长期的、持续性的过程，这就需要我们在治理初期坚持以业务价值为导向，把数据治理的目的定位在有效地对数据资产进行管理上来，明确治理的范围，要让决策者能够看见和关注。其次，基于治理范围构建一套完整的度量体 系，让一线用户能够看到问题、解决问题，从而将治理的结果进行量化，呈现治理的价值。最后，将治理过程中的方法论落地到产品功能上，通过短期业务线的宣传运营、培训交流和长期治理制度的建设，形成体系化的治理方案，实现治理的闭环。
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