没有政策玩不转数据治理

上一篇对华为提出的数据治理框架进行了介绍，共包含七个模块：政策指引、数据架构管理、基于主业务流的业务对象识别、流程、组织、数据质量管理及IT。本篇内容我们先来聊一聊政策指引。

说句实在话，作为一个技术人员，我之前从来没有思考过数据治理所需要依赖的政策机制问题，即使在看DAMA、数据治理博文等各类教程的时候，对于政策、制度等内容我都是一带而过。在当时的我看来，这些所谓的数据治理政策虚头巴脑，一点用都没有，不知所云且无法落地。

直到我开始着手推动企业内的数据治理工作时，业务部门的不配合、职责推诿、分工不明一直困扰着我。给我的技术主导数据治理策略浇了一大盆凉水，让我不得不承认，只想从技术维度单方面解决数据问题的道路是走不通的。

还有一个让我疲于应对的场景是，即使我基于相对合理的数据流转、数据处理的方式给出解决方案时，总会给一些业务部门造成一些工作量。此时我总会受到一些质疑，“你有什么依据吗？”。

“打不过就加入”。我想，是时候制定一些依据了。这些依据就是数据治理的政策指引，帮助我们明确数据治理的基本原则，明确企业内信息架构、组织架构、职责分工、数据产生、数据应用及数据质量管理等，确保数据治理团队能够有效的构建数据治理环境。

《华为数据之道》中对于华为数据管理总纲进行了介绍，可以作为各个企业推进数据治理工作时进行参考。其中比较重要的条款有：

“数据是公司的战略资产，不是部门私有资产”，虽然大家都这么认为，但在企业内部各个部门之间并不容易达成共识。

“建立企业级信息架构，统一数据语言”，这个也可以作为数据治理过程中的一个重要的里程碑节点，只有完成了数据语言的统一，才能更好的推动跨部门、跨业务的数据关联融合。

“谁产生数据，谁对数据质量负责。数据Owner负责基于使用要求制定数据质量标准，确保数据源的数据质量”数据治理团队更偏向实施，很多数据质量标准的制定是需要由数源方牵头，数据治理团队配合实现的。从源头把控数据质量事半功倍。

“各数据 Owner应建立数据问题回溯和奖惩机制。对不遵从信息架构或存在严重数据质量问题的责任人进行问责。”对各个业务线数据质量需要进行考评，有奖有罚。但是，现实中基本上很难将此项作为业务部门的考核指标进行奖惩。

在企业中推进数据治理工作时，我们不能完全照搬这些原则，但是可以优先采用对于数据治理工作实施最有利的条款，明确组织架构和职责分工，强调源头治理。

这里提供一个企业数据资源管理办法的示例，仅供参考。

总体目录如下：

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第一章 总则

第二章 组织与职责

第三章 数据资源生产

第四章 数据资源目录

第五章 数据资源共享

第六章 数据资源开发

第七章 数据资源安全

第八章 数据资源保障机制

第九章 附则

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