數據治理相信各位都知道，但要說熟悉，也沒那么有底氣，今天，PowerData帶你簡單聊聊數據治理，讓你對數據治理不再陌生~

熟悉又陌生的原因

為什么我們提到數據治理，會有一種熟悉又陌生的感覺，因為它無處不在，但是又無處可尋。

無處不在是因為，數據流轉各環節都有數據治理的影子，去個重，過濾個空id數據，補全空的字段描述，身份證號碼加個密，其實都是在做數據治理。

無處可尋是因為，數據治理各操作都割裂的流轉在各環節與部門，且這些操作早已成為習慣，導致對數據治理沒有整體的認知。

只有當出現數據質量、數據安全、數據易用性等問題，要背鍋的時候，才會想到，嗷~！原來是XXX沒有對數據進行XXX操作。

探尋數據治理的根源

要了解數據治理，我們首先要知道，為啥要對數據進行治理。

最重要的原因就是：不背鍋！

正經點兒的描述就是：避免因數據失控導致業務決策失敗，從而影響飯碗（手動狗頭）

數據治理屬于成本性操作，不直接產生業務價值，但是沒有它，就別想產生業務價值（有點言重了哈）

數據治理，治誰

數據治理，那肯定治理數據啊，但是數據又可以進行更細粒度的拆分，比如說元數據、數據質量、數據模型，這里我將其成為數據的縱向維度。同時數據的全流程參與者比如人、工具、系統、制度等，這是數據的橫向維度。橫縱結合，方為數據治理。

縱向維度

描述數據的數據，元數據對數據的重要性，就跟簡歷對個人的重要性一樣。人再有本事，簡歷寫的一團糟，還是很難找到發揮價值的地方哈(聽懂掌聲)。

所以數據治理的第一個對象，就是元數據！

數據質量就不用說了，是治理的對象，也是治理的手段，同時也是治理的目的。

可以說搞定了數據質量，就搞定了一大半的數據治理。

如果說元數據是描述數據的數據，那么數據模型就是數據的邏輯與物理呈現，它作為數據的組織、約束與構建手段，直接影響數據的可用性與擴展性。

高樓大廈平地起，數據模型都治理不好，那數據啥也不是。

數據安全也是比較重要，但是很多數據開發同學會忽略的一個點哈，現在數據合規的要求這么高，不關注數據安全，肯定沒有好果汁吃。

數據安全是數據治理的底線保障，數據治理的底線，就是數據安全嗷。

元數據的治理是前提：解決“數據好不好用”的問題。

數據安全治理是底線：解決“數據敢不敢用”的問題。

數據模型治理是基礎：解決“數據能不能用”的問題。

數據質量治理是核心：解決“數據準不準確”的問題。

橫向維度

其實橫向維度才是數據治理最頭疼的地方，縱向治理都是技術和方法問題，但橫向維度更多是管理問題。這也是數據從業者感覺對數據治理陌生且無從發力的主要原因。

數據全生命周期指的是數據從產生到消亡的全流程節點（采集→存儲→處理→應用→歸檔）。

在數據流轉的過程中，數據一定會變形（字段處理、邏輯計算等），以及隨著ETL的操作，數據的關聯關系越來越復雜。

所以數據全生命周期的治理，很大程度要依賴數據血緣（這就是咱老李的強項了），解決數據在變形過程中的失控問題（如采集時字段缺失，處理時邏輯不透明等）。

數據生產、使用、管理的參與者（業務方、技術方、管理層）。

對于人的治理，其實就是針對當前數據的角色與責任的劃分。

出了問題別甩鍋也不讓人背鍋。

數據處理的工具、系統、技術組件。

對于數據技術的治理，其實就是兩個點：技術棧、技術債。

技術棧就是工具混亂，公司三個部門，分別用power bi、tablueau進行各自的數據分析，怎么能不亂呢。

技術債就是隨手寫的臨時表、臨時字段、schema注釋缺失、字段命名模糊不清等等之前欠債太多。

之前遇到過一哥們，問我：十年老系統，數據表都是拼音，領導讓我改成標準命名咋整。我說：別整了，毀滅吧，刪庫重建系統吧。

數據相關的流程、制度、文化。

這個會導致什么問題呢，比如說：

流程缺失：數據結構隨意變更，下游報表崩潰無人預警。

制度架空：雖然指定了數據檢索規范，不讓直接select * ，但是有人就是喜歡直接掃全表。

流程制度雖然看不見摸不著，但卻是數據治理是否成功的關鍵。

橫向維度關注數據的全流程協作與管理，解決“數據如何在企業內外部流動、被誰使用、如何管控”的問題。其本質是打破部門墻、工具墻、流程墻，確保數據在跨系統、跨角色、跨環節中可信、可用、可控。

咋治

其實數據治理的每個橫縱環節，都值得專門一篇文章去介紹，今天先簡單介紹一下。后續如果大家想看，請多多點贊、關注、評論，社區會定期更新詳細的數據治理的方法論。

縱向治理 元數據治理：數據的“身份證”

核心目標：建立數據的“標準化描述體系”，解決數據“看不懂、說不清”的認知障礙

關鍵措施：

元數據采集與整合：技術元數據（字段類型、存儲位置）、業務元數據（業務含義、使用場景）； 血緣關系追蹤：從采集到應用的完整鏈路，支持影響分析和問題溯源 統一數據語義：消除“同名不同義”、“同義不同名”等問題； 數據質量治理：數據的“體檢報告”

核心目標：確保數據“準確、完整、一致、及時”，避免“垃圾進，垃圾出”的決策風險。

關鍵措施：

規則引擎構建：定義數據質量維度（如完整性、唯一性、邏輯一致性）； 自動化監控：實時掃描異常數據（如空值率超閾值）并觸發告警； 分析與修復：建立問題閉環機制，從源頭修復數據異常問題； 數據模型治理：數據的“建筑圖紙”

核心目標：設計穩健的數據架構，避免“數據煙囪”和“重復造輪子”。

關鍵措施：

分層建模：規范ODS、DWD、DWS、ADS等分層邏輯； 邏輯-物理模型映射：確保業務需求與技術實現的一致性； 版本控制：使用Git管理模型變更歷史，避免“字段誤刪導致下游崩潰”； 數據安全治理：數據的“保險箱”

核心目標：平衡數據可用性與安全性，守住合規底線。

關鍵措施：

分級分類：按敏感度劃分數據等級； 動態脫敏：在查詢引擎中自動替換敏感字段； 審計溯源：記錄數據訪問與操作日志，進行危險操作風控。 橫向治理 數據生命周期治理：從“無序流動”到“全程可控”

核心目標：實現數據從“出生”到“go die”的全鏈路管控

關鍵措施：

階段定義：明確采集、加工、歸檔、銷毀等環節規則； 自動化策略：設置生命周期觸發器,如數據180天后自動清理； 工具與技術棧治理：從“群魔亂舞”到“統一武器”

核心目標：終結“技術債”與工具碎片化。

關鍵措施：

技術選型標準化：統一數據開發工具、分析平臺和治理工具； 技術債清理：定期重構問題代碼、調度鏈路、SQL語句、錯誤數據等; 角色與責任治理：從“集體甩鍋”到“權責分明”

核心目標：建立數據確權機制，終結責任真空

關鍵措施：

RACI矩陣：明確數據所有者（Accountable）、執行者（Responsible）、咨詢方（Consulted）和知悉方（Informed）； 績效考核：將數據質量指標納入KPI 流程與制度治理：從“人治”到“法治”

核心目標：用規則替代拍腦袋決策。

關鍵措施：

流程制度化：發布《數據變更審批規范》、《數據加工處理規范》等制度; 文化培育：通過培訓、案例庫推動合規意識 橫縱聯合，方為出路

數據治理其實很像傳統物流行業，其中橫向治理就像修路，縱向治理就像造車。

縱向治理-造車（打造優化數據本身）：造車，其實就是把數據本身做的更漂亮，更完善，更安全，性能更好。

橫向治理-修路（建立傳輸協作規則）：修路，那就是把路修的更寬闊、結合制定交通規則、統一信號燈、信號牌、進行駕駛員培訓考試等等。

只有把路修的更好、車造的更好，數據才能暢通無阻，更快更好的使用。