产品经理学习笔记——谈谈数据治理是什么？💼
1️⃣为什么数据治理？
企业面临数据不可知、数据不可控、数据不可取、数据不关联的问题和挑战。
2️⃣什么是数据治理？
首先，我们来定义一下数据治理到底是什么。根据DAMA（国际数据管理协会）的定义，数据治理是对数据资产的管理和使用进行决策的一种集合。这就像是一套指导原则，引导组织如何管理和利用其数据资产。📘
数据治理以数据为核心对象，涉及政府、企业、个人等各类参与主体，覆盖数据全生命周期中的各种过程和状态，利用手段和活动释放、保护数据的价值。它不仅包括数据的标准化管理、质量管理、安全管理和资产管理等方面，还包括组织架构、政策制定、监控与评估、培训与沟通和持续改进等环节。
它旨在提升数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，以提高组织的业务价值和决策能力。通过有效的数据治理，可以帮助组织更好地管理和利用数据资源，降本增效，为组织的业务发展提供有力的支持和保障。同时，它也致力于确保数据的安全性，管控风险，防止数据泄露和滥用。🛡️
3️⃣如何开展数据治理呢？
（1）整体规划阶段：现状分析，体系规划，制定标准，明确数据治理的目标和范围、各方职责并落地执行。
（2）调研、定框架、落标准阶段：制定数据治理的政策和流程，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面的规定。输出各类标准阶段产出物。这类标准产出物主要分为行业标准、国际标准、企业标准、业务标准等，如果涉及技术中、产品中的各个模块时，它们可以再进行具体划分。
（3）标准落地阶段：主数据开发、数仓建设、指标开发、标签开发、数据质量管理、数据运营
（4）实施监控：对数据的质量、安全和合规性进行监控和评估，及时发现和解决问题，识别出高价值的数据资产和潜在的数据风险。
（5）持续改进：根据实际情况和业务需求，不断优化和改进数据治理的流程和政策。建立一个持续的数据治理过程，对数据资产进行持续的维护和更新。🔄
数据治理是组织中不可或缺的一部分，它让数据变得更加有序、合规和有价值。因此，无论你是产品经理还是其他数据相关岗位的人员，都应该了解并重视数据治理的重要性。✨
