数据治理的“治”对“治”这个字我们通常可以认为是治疗、改进、训练等意思在数据治理过程中对于企业的组织、制度、流程上的问题便需要以“治”的方式来进行优化。相比“理”来说“治”更强调变革、改进。治“组织”对于一般的组织而言本身都是有数据决策的意愿但较少能真正的把数据决策践行。在数据治理的过程中便需要激活组织对数据的敏感度和数据决策的意愿。比如一项决策没有数据支撑在决策的时候采用“经验分析法”拍脑袋得到结果。那会不会在下次决策的时候仍旧是这样呢可否从此建立起对应的数据分析逻辑和数据指标体系形成一套标准的分析框架呢这边需要整个组织的协作才能够推动这个数据应用的落地。要激发组织使用数据的活力、激发组织对数据需求的收集能力这样才能真正达到数据治理的目的才能更好的推进数据的应用治“制度”数据治理过程中要制定很多的数据管理制度。这些数据管理的相关制度要真正的落实到行动中通过制度来约束数据的形成到使用的全过程。有些企业本身就有数据管理的相关制度有些企业则是新建这些制度在具体项目中要根据企业实际情况进行分析。治“制度”的另一方面则是相关的管理制度。由于某些管理制度并未落实导致数据无法收集或数据收集不完整在数据治理阶段就要严正的说明这个制度落实的重要性和意义进一步将制度落实下去突破一些业务壁垒。治“流程”对比“制度”相关流程也包含新建的数据管理流程和原有的业务流程这两种流程均是要进行分析对阻碍数据收集和使用的流程环节进行治理保障数据流动的畅通促进数据质量提升。数据治理的“理”对“理”这个字我们通常可以认为是梳理、清理、整理的意思。其整体的意思比“治”要弱一些通过“理”可以让数据管理更加清晰让数据的应用更上一层楼。理“标准”数据标准在数据治理项目中是绕不开的。建立统一的数据标准是企业内部保障“数出一门”的重要举措其就像秦始皇统一度量衡一样重要。这里要强调的是统一数据标准并不是说所有的业务线条的同一指标一定要按照统一标准进行统计。这个标准是要理清楚不同的统计口径差异在哪这个差异是否有必要存在差异的作用如何差异会使数据有何区别。这里可以举例如运营数据和财务数据同样是“营业收入”这个指标对于运营的和财务的可能会按照不同的时间进行统计若运营按照自然月财务按照关账时间那么运营的数据便会比财务数据更早的反映出业务问题。当然有业务问题不见得一定会产生财务问题因而采取不同的标准来进行统计是有其意义的。理“规范”所谓的规范主要是只一些企业内部的相关规定比如经营分析会议的经营分析报告、集团各个分子公司的经营月报等等。理清这些规范可以大大降低做这些报表的工作量形成集团统一的报表体系进而可以采用数字化的技术进行自动生成报表而且可以让数据处理时间更短数据的时效性更高。理“文化”数据文化强调的是对数据的尊重和理解它鼓励员工认识到数据的价值激发他们利用数据进行决策和创新的热情。在这样的文化氛围中数据的准确性、完整性和安全性被视为企业成功的关键因素每个员工都被鼓励成为数据的积极管理者和贡献者。理清企业数据文化的需求通过激励措施提升企业内部的数据文化可以让企业内部的数据共享和透明度得到提高促进跨部门的协作和知识共享从而为企业带来了更高效的运营和更明智的战略规划。通过持续的数据治理实践企业能够培养出一种积极主动、基于数据驱动的决策模式这不仅提升了企业的竞争力也为可持续发展奠定了坚实的基础。