今日科普|数字化转型中的数据治理

### 数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)中(zhōng)的(de)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)

在(zài)数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)的(de)浪(làng)潮(cháo)中(zhōng)，企(qǐ)业(yè)纷(fēn)纷(fēn)寻(xún)求(qiú)通(tōng)过(guò)数(shù)据(jù)驱(qū)动(dòng)的(de)精(jīng)细(xì)化(huà)运(yùn)营(yíng)来(lái)实(shí)现(xiàn)降(jiàng)本(běn)、增(zēng)收(shōu)、提(tí)质(zhì)的(de)目(mù)标(biāo)。而(ér)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)，作(zuò)为(wèi)数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)成(chéng)功(gōng)的(de)前(qián)提(tí)与(yǔ)基(jī)石(shí)，其(qí)重(zhòng)要(yào)性(xìng)不(bù)言(yán)而(ér)喻(yù)。本(běn)文将(jiāng)深(shēn)入(rù)探(tàn)讨(tǎo)数(shù)字(zì)化(huà)转(zhuǎn)型(xíng)中(zhōng)的(de)数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)，分(fēn)析(xī)其(qí)关键要(yào)点(diǎn)、最(zuì)新(xīn)热(rè)点(diǎn)话(huà)题(tí)，并(bìng)展(zhǎn)示(shì)其(qí)在(zài)实(shí)际(jì)应(yīng)用(yòng)中(zhōng)的(de)价(jià)值(zhí)。

一(yī)、数(shù)据(jù)治(zhì)理(lǐ)的(de)背(bèi)景(jǐng)与(yǔ)挑(tiāo)战(zhàn)

企(qǐ)业(yè)数(shù)据(jù)的(de)管(guǎn)理(lǐ)和(hé)使(shǐ)用(yòng)面(miàn)临(lín)诸(zhū)多(duō)挑(tiāo)战(zhàn)，导(dǎo)致(zhì)数(shù)据(jù)不(bù)能(néng)充(chōng)分(fēn)转(zhuǎn)化(huà)为(wèi)数(shù)据(jù)资(zī)产(chǎn)。据(jù)统(tǒng)计(jì)，企(qǐ)业(yè)数(shù)据(jù)中(zhōng)有(yǒu)50%～80%可(kě)能(néng)是(shì)黑(hēi)暗(àn)数(shù)据(jù)，即(jí)被(bèi)收(shōu)集和(hé)处(chù)理(lǐ)但(dàn)未(wèi)被(bèi)有(yǒu)效(xiào)利(lì)用(yòng)的(de)数(shù)据(jù)。此(cǐ)外(wài)，数(shù)据(jù)孤(gū)岛(dǎo)问(wèn)题(tí)、数(shù)据(jù)标(biāo)准(zhǔn)不(bù)一(yī)致(zhì)、数(shù)据(jù)质(zhì)量(liàng)参(cān)差(chà)不(bù)齐(qí)等(děng)问(wèn)题(tí)也(yě)普(pǔ)遍(biàn)存(cún)在(zài)。这(zhè)些(xiē)问(wèn)题(tí)不(bù)仅(jǐn)增(zēng)加(jiā)了(le)数(shù)据(jù)管(guǎn)理(lǐ)的(de)复(fù)杂(zá)性，还影响了数据价值的实现。

例如，金融、通信、电力等行业在数据管理能力上较为突出，但即便在这些行业中，数据治理也进入了深水区，面临新的发展方向。随着数据生产总量的快速增长，如2025年我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，数据治理的需求愈发旺盛。

二、数据治理的核心要素

数据治理是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的综合体。其核心要素包括元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理等。

元数据是描述数据的数据，它帮助理解和查找数据，是建设数据仓库和数据湖的基础。主数据则是需要在多个部门、多个信息系统之间共享的数据，如客户、供应商等。确保主数据的准确性和一致性，对于解决企业异构系统之间核心数据不一致的问题至关重要。

数据标准管理旨在设计一套标准体系，包括数据质量标准、数据操作标准、数据应用标准，以形成一个可流通、可共享的信息平台。通过数据治理，企业可以提升数据质量，确保数据的可用性、可靠性和安全性。

三、数据治理的最新热点话题

面向人工智能的数据治理成为当前企业关注的新课题。随着通用人工智能的发展，数据与算法的边界更加模糊，数据质量与安全直接影响模型结果。在人工智能技术的加持下，传统的大数据工作开始由劳动密集型向自动化、智能化转变。

例如，在证券行业，随着业务规模的增长，数据增量巨大，如某综合服务类券商的日志增量超过500GB，交易数据日增量达100万+。面对这样的数据挑战，企业需要通过智能数据治理，实现数据的集中管理、自动化分析和智能监控，以提高运维效率和数据价值。

下一代数据治理体系的特点包括治理对象的全域化、数据研发模式的工程化、数据治理技术的智能化等。这些特点反映了数据治理在应对数据爆炸式增长、提升数据质量、支持人工智能应用等方面的最新趋势。

四、数据治理的实践与成效

通过数据治理，企业能够显著提升数据利用率和数据价值。以某综合服务类券商为例，通过智能数据治理及数据服务建设，告警无效信息减少了90%以上，交易系统故障率整体降低50%，紧急处置时间大幅缩短。这些数据表明，数据治理不仅提高了企业的运营效率，还增强了其风险抵御能力。

此外，数据治理还能够助力企业实现业务创新。通过打通数据孤岛，实现数据的统一管理和利用，企业能够更好地洞察市场趋势，优化产品设计，提升客户体验。

综上所述，数字化转型中的数据治理是企业实现数据资产化的关键。通过应对数据治理的挑战，把握数据治理的核心要素，紧跟数据治理的最新热点话题，企业能够充分发挥数据的价值，推动数字化转型的成功。未来，随着数据治理技术的不断发展和完善，企业将在数字化转型的道路上走得更远、更稳。