數據治理包括哪些內容呢?數據治理的難點和痛點又是什么?
國際數據管理協會(DAMA)對“數據治理”的定義是：對
數據資產管理行使權力和控制的活動集合。
國際數據治理研究所(DGI)給出的定義是：數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰(Who)能根據什么信息，在什么時間(When)和情況(Where)下，用什么方法(How)，采取什么行動(What)。
我們這樣總結，數據治理(Data Governance)是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。
一、數據治理包括哪些內容?
數據治理一般由企業數據治理部門發起并推行，包括以下幾個方面：
制度：一套清晰、明確的政策和制度體系;
組織：全行統一的治理組織架構，并且責任落實到人;
流程：統一的標準管理流程、質量管理流程;
工具：技術支撐平臺。
二、數據治理的難點和痛點是什么?
1.數據多頭管理
信息系統的建設和管理職能分散在各部門，致使數據管理的職責分散，權責不明確。而組織機構各部門關注數據的角度不一樣，缺少一個組織從全局的視角對數據進行管理，導致無法建立統一的數據管理規程、標準等，相應的數據管理監督措施無法得到落實。
組織機構的數據考核體系也尚未建立，無法保障數據管理標準和規程的有效執行。
2.組織多系統分散建設
組織機構為應對迅速變化的市場和社會需求，逐步建立了各自的信息系統。但各部門站在各自的立場生產、使用和管理數據，使得數據分散在不同的部門和信息系統中，缺乏統一的數據規劃、可信的數據來源和
數據標準，導致數據不規范、不一致、冗余、無法共享等問題出現。
組織機構各部門對數據的理解難以應用一致的語言來描述，導致理解不一致。
3.缺乏統一的數據管理流程
主要是指企業數據管理由各組織部門分頭進行，跨部門的數據管控溝通機制不完善;缺乏清晰的跨部門的數據管控規范與標準，
數據分析隨機性強，存在業務需求不清的現象。
數據的自動采集尚未全面實現，處理過程存在人為干預問題，很多部門存在數據管理人員不足、知識與經驗不夠、監管方式不全面等問題、缺乏完善的
數據質量管控流程和系統支撐能力等。
4.缺少統一的
主數據管理
主要是指組織機構核心系統的人員等主要信息并不是存儲在一個獨立的系統中，或者不是通過統一的業務管理流程在系統間維護。
缺乏對集團公司或政務單位主數據的管理，就無法保障主數據在整個業務范圍內保持一致、完整和可控，導致業務數據正確性無法得到保障。
5.數據全生命周期管理不完整
主要是指大型集團或政務單位，數據的產生、使用、維護、備份到過時被銷毀的數據生命周期管理規范和流程還不完善，不能確定過期和無效數據的識別條件，且非結構化數據未納入數據生命周期的管理范疇;無信息化工具支撐數據生命周期狀態的查詢，未有效利用
元數據管理。
數據治理是一個管理體系，數據治理的最終目標是提升
數據價值，幫助企業制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。因此數據治理是企業
數字化轉型的主要途徑，是企業實現數字戰略的基礎。
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