数据治理的基本理念
数据治理的核心思想：通过数据治理实现数据价值的最大化。
数据治理的三大机制：数据战略、组织机制和数据文化。
数据战略的制定
定义：数据战略是企业为实现业务目标而制定的一系列高层次数据管理策略。
定位：数据战略连接企业战略和数据架构，为企业数字化转型提供指导。
三要素：战略定位、实施策略和行动计划。
战略定位：数据战略必须与企业战略保持一致，以服务于企业战略目标。
实施策略：明确数据战略的实施策略，包括怎么做、由谁做、做的条件和成功原因。
行动计划：制定实现数据战略的具体行动计划，以确保数据战略的有效实施。
五步骤：环境分析、确定目标、制定方案、落实保障、评估优化
环境因素分析：分析内部和外部环境因素，了解企业现状和外部环境的变化。
确定战略目标：根据企业战略确定数据战略目标，考虑业务需求、数据现状等因素。
制定行动方案：制定实现数据战略目标的具体行动方案，包括数据治理指标、规则、权责和计划等。
落实保障措施：建立保障体系、技术和工具体系等，以确保数据战略的实施。
战略评估与优化：建立评估指标，跟踪战略执行情况，并根据执行结果进行优化。
敏捷型组织机制
定义：能快速响应环境变化的组织。
必要性：应对数字化转型的需求。
构建：以客户为中心、以数据驱动、重新定义IT、业务与IT融合、培养复合型人才。
数据文化的培育
数据思维：用数据思考、说话、决策。
构建步骤：自上而下推动、营造文化氛围、建立培训机制、实践中求真知。
培养方法：打破数据孤岛、建立制度体系、推行数据治理。
数据治理与数字化转型的关系
数据治理是企业数字化转型的核心和基础。
数据治理指明了企业数据应用的方向，指导企业进行数据管理，以支持企业战略目标。
需要敏捷型组织来适应企业业务需求的变化，推动企业组织模式的转变。
培养企业数据文化，使数据思维融入企业文化，推动了数字化转型。
确保数据质量、安全和可扩展性，为数字化转型提供了持续的数据支持。
数据治理为数字化转型提供数据支撑和文化保障。
数据治理确保了数据质量、安全和可扩展性，为数字化转型提供了持续的数据支持。指明了企业数据应用的方向，指导企业进行数据管理，以支持企业战略目标。为数字化转型提供了数据支撑。
数字化转型对数据治理提出更高要求
敏捷型组织需求：数字化转型需要快速响应业务需求，因此要求数据治理组织具备敏捷性，能够快速调整数据管理策略。
业务和IT融合：数字化转型要求业务和IT部门深度融合，数据治理需要打破部门壁垒，实现数据共享和协同管理。
数据思维培养：数字化转型要求企业员工具备数据思维，数据治理需要通过培训和引导，培养员工的数据思维，推动数据文化发展。
数据安全与质量要求：数字化转型需要更广泛的数据应用，对数据安全与质量提出了更高要求，数据治理需要加强数据安全管理，提高数据质量。
可持续性要求：数字化转型是一个持续的过程，对数据治理的可持续性提出了要求，数据治理需要不断完善和优化。
