今日好料（网易数据治理白皮书）

在当前的数字经济时代，数据已经成为企业最重要的资产之一。然而，如何管理和利用这些数据，成为企业成功的关键所在。本文将探讨数据治理的概念、重要性及其实施策略，结合网易在数据治理方面的实践经验，提供企业在数字化转型过程中有效的数据治理方案。

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数据治理的定义

数据治理是对企业全域数据资产实施有效管理的活动。数据治理的对象可以分为面向业务系统的数据治理和面向分析系统的数据治理。主数据管理是典型的面向业务系统的数据治理，解决企业核心数据的一致性、正确性和权威性的问题。面向分析系统的数据治理则解决数据分析过程中，指标数据计算的一致性、数据质量、标准规范、成本优化以及安全管控问题。

数据治理的重要性

数据资产的价值

数据治理的核心在于将数据转化为有价值的资产。数据资产是企业合法拥有或控制的数据资源，可以通过电子或其他方式记录，并能直接或间接带来经济效益和社会效益。高质量的数据治理能够提升数据的准确性和可靠性，从而提高企业决策的有效性，降低风险，增加竞争力。

数据治理解决的问题

数据难以发现：企业内部数据表数量庞大，业务人员往往难以找到所需数据。
数据理解困难：元数据缺失导致业务人员难以理解数据的业务含义。
数据质量问题：数据错误会导致错误决策，影响业务运营。
数据管理不当：资源浪费和数据安全风险增加。

网易的数据治理实践

数据治理2.0

网易提出了数据治理2.0的概念，包括开发与治理一体化、数据中台架构、湖内湖外同一治理、数据治理360、基于ROI的数据资产精细化管理、数据治理的持续闭环和基于DataOps开发底座。这些实践旨在解决传统数据治理的挑战，提升数据治理的整体效能。

实践案例

网易在数据治理方面的最佳实践包括某证券公司、某电信运营商和某物流公司的数据治理案例。这些案例展示了不同类型企业在数据治理过程中面临的挑战及其解决方案，为其他企业提供了宝贵的经验和参考。

数据治理的实施策略

确立数据治理框架

企业在实施数据治理时，应首先确立一个完整的数据治理框架，包括数据战略、数据制度、数据架构、数据质量、数据安全等方面。

数据标准和元数据管理

数据标准和元数据管理是数据治理的基础。企业应制定统一的数据标准，确保数据的一致性和可理解性。同时，完善元数据管理，使业务人员能够轻松获取并理解数据。

持续的质量监控

高质量的数据是数据治理的生命线。企业应建立持续的数据质量监控机制，及时发现并解决数据质量问题，确保数据的准确性和可靠性。

数据安全和权限管理

在数据治理过程中，数据安全和权限管理至关重要。企业应制定严格的数据访问和使用权限，防止数据泄露和滥用。

结论

数据治理在企业数字化转型过程中具有关键作用。通过有效的数据治理，企业可以提升数据质量，挖掘数据价值，从而实现业务增长和竞争力提升。网易在数据治理方面的实践经验为其他企业提供了有益的借鉴和参考。企业应结合自身实际情况，制定和实施适合的数据治理策略，确保在数字经济时代保持竞争优势。

参考资料预览

网易数据治理白皮书

泰伯智库时空数据治理白皮书

参考资料&资料下载

参考资料	地址
网易数据治理白皮书	https://pduola.com/file/12,21bd9f566f37
德勤-证券行业数据治理现在与未来	https://pduola.com/file/9,21bb470f2ccf
泰伯智库时空数据治理白皮书	https://pduola.com/file/11,21b9aa77cc59