在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业乃至国家的重要战略资源。随着信息技术的飞速发展，各行各业每天都在产生海量数据，这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也带来了管理、安全和合规等方面的挑战。

在此背景下，数据治理应运而生。它不仅是对数据进行有效管理的手段，更是实现数据资产化、推动组织数字化转型的关键环节。通过建立规范的数据管理体系，组织可以确保数据的真实性、完整性、安全性和可用性，从而提升决策效率，优化业务流程，增强竞争力。

开展数据治理工作，已成为顺应时代发展的必然选择。

本期内容概览

1. 数据治理核心概览

本次专题核心内容概览

2. 数据设计

数据定义
数据模型

3. 数据生命周期管理

数据存储的安全与规范
数据存储与销毁策略

4. 数据治理 KPI

数据治理成效的衡量标准
常见数据治理 KPI 指标

1. 数据治理核心概览

数据治理的框架与实施路径：良好的数据设计方案可以极大地减少数据治理的难度和工作量，因此数据设计是做好数据治理的基石；好的数据技术平台能够保证数据的稳定存储，减少冗余和丢失；数据生命周期管理对于数据基数大的企业尤为重要；数据治理本身是一项庞大而繁杂的工作，因此需要设定详细的KPI，分摊到数据项目组的各个成员手头，才能实现整个数仓的数据治理。

2. 数据设计

数据定义的核心思想：数据定义通俗的讲就是如何把和业务方的沟通结果，转为数仓表之间的关系映射，加工逻辑处理，以及最后的呈现。这一点看似简单，实则在实际企业级的需求对接中，极大考验开发对业务的理解能力以及沟通能力。

数据定义案例：

通过和业务方的对接，梳理出主要数据来源和次要数据来源，主要数据来源就是事实主体表，次要的数据引用则是加工过程中可能需要的维度数据或者是计算参数。梳理过程中，尽可能详细的罗列出枚举字段的可能值情况（在这种情况下才可以支持对于不同的事实数据，应用不同的开发逻辑），对主表的每个字段都需要有足够的认知。

数据建模四要素：

将数据建模拆分为目标/定义/输入/输出四个要素，旨在从企业级层面，对数据模型进行设计，保证数据的一致性，减少数据的重复加工，排除指标口径计算不一致的发生，能够极大的提升数据开发效率，同时减少数据治理的工作难度，通常需要建模人员对公司数据有足够深的了解。

数据建模-数据对象源：顾名思义需要梳理出业务数据库的所有数据来源，并整理好相互之间的关系。

数据建模-数据对象流：梳理清楚业务系统库的数据来源后，在此基础上梳理各个业务数据源可能的数据流向和加工逻辑。

数据建模-逻辑数据模型概念与示例：逻辑数据模型重在从业务理解的角度分析各个数据对象之间的关系，下图中，分析了客户和地址之间是一一对应的关系，而客户这个对象又可以拆分为重要客户和普通客户两个类型。梳理得到分析销售能力板块整个主题时所需要用到的维度和事实。

数据建模-物理数据模型概念与示例：梳理了逻辑模型之后，找到对于的数据源表，由于逻辑模型的梳理过程中，已经得到了要分析的维度和事实数据（很重要），因此在物理模型的构建中，只需要从对于的物理表中找到对应的字段即可，效率大大提升。

文章内容来自公众号：逐梦数据人