数据治理要素有哪些？想做好数据治理的数据分析师都在注意这些

在传统的数据平台阶段，数据治理的目标主要是控制和建立数据部门的治理工作环境，包括标准、质量等。在数据的中间阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门延伸到整个企业。数据治理不再仅仅面向数据部门，还需要成为整个企业用户的工作环境。它需要着眼于整个企业用户，在为用户提供自助访问大数据的同时，管理好数据的能力，帮助企业完成数字化转型。

通过分析数据治理实际过程中存在的一些问题，总结出数据治理的几个关键要素：

1、数据治理要素有哪些——数据治理需要制度建设

要发挥台湾数据的价值，需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、系统的运作手段。

根据企业规模、行业和数据量选择合适的平台架构;治理服务需要贯穿整个数据生命周期，确保数据在收集、处理、共享、存储和应用的全过程中的完整性、准确性、一致性和有效性;运营手段应包括标准优化、组织优化、平台优化和流程优化等。

2、数据治理要素有哪些——数据治理需要奠定坚实的基础

数据治理需要循序渐进，但在数据中间平台建设的早期阶段，数据规范、数据质量和数据安全等方面至少需要关注三个方面。

规范的模型管理是保证数据管理的前提，高质量的数据是保证数据可用性的前提，数据安全控制是数据共享和交换的前提。

3、数据治理要素有哪些——数据治理需要it授权

数据治理不是一堆规范性文件，而是治理过程中产生的规范、流程和标准需要放到it平台上，数据治理在数据生产过程中向前推进，避免了事后审计带来的运行维护成本的增加。

4、数据治理要素有哪些——数据治理需要以数据为中心

数据治理的本质是对数据的管理，因此需要加强元数据管理，补充数据的相关属性和信息，如元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘关系等。;数据生产应以元数据驱动的方式进行管理。

5、数据治理要素有哪些——数据治理需要建设管理一体化

数据中心数据模型血缘关系和任务调度的一致性是建设管理一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免了两张皮的低效管理模式。

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