数据资产治理：以业务价值为驱动
数据资产治理：以业务价值为驱动
一切数据治理的起因都应有业务侧的痛点，如在成熟阶段关注业务效益与成本均衡，在规模阶段注重灵活便捷与风险管控，在应用阶段重视数据可用性与易用性，在起步阶段确保数据量与稳定性。建立一套全链路治理平台，结合组织文化和方法论，在数据稳定可用、业务使用和成本效能等方面取得了显著成效，为企业数据价值的释放提供了有力支持。
在当今数字化时代，数据已成为企业的重要资产，如何有效地治理数据，使其发挥最大的业务价值，是每个企业都面临的挑战。阿里云在数据资产治理方面的实践和经验，为我们提供了宝贵的借鉴。
阿里云智能集团通过大数据平台建设，实现了平台、用户和业务的正向循环，推动了企业数据价值的不断释放。然而，随着业务的发展和数据架构的演进，数据治理面临着诸多问题，如成本增长与业务增长的平衡、数据的安全管控、数据的可用性和易用性等。为了解决这些问题，阿里云建立了一套完整的数据治理体系，包括组织文化、方法论和全链路治理平台。
在数据治理的过程中，阿里云始终以业务价值为驱动，注重数据治理对业务的实际效果。例如，在稳定可用维度，通过确定对业务的稳定可用的SLA，保障重点数据的及时、准确产出，满足数据对业务的约定；在业务使用维度，构建完整的元数据及血缘链路，提供统一的数据搜索入口，统计使用热度，面向使用者进行数据推荐，引导使用；在成本效能维度，通过分析现状、预测未来、确认重点治理范畴，启动治理的时机，进行现状分析，以发起资源优化治理。
此外，跨业务线的数据治理需要组织架构的保障。阿里云成立了集团数据专业委员会和数据治理专题小组，协同业务治理团队、数据平台团队和协同合作团队，共同开展常态化数据治理。以责任人机制作为治理落地的核心，确定资产责任人、工作空间责任人和业务线责任人，明确治理的效果好坏对责任人的影响，确保所有资产都有人负责。
同时，阿里云还简化了治理成效的理解，建立了统一的度量标准，以数据治理健康分的指标概念，持续贯通不同职能、不同系统模块对治理衡量的统一认知，再以此拆解不同维度下的细化指标。通过制定重点“治理计划”，分阶段达成治理目标，内置治理场景和目标指标，自动匹配与目标强相关的问题识别规则和优化策略，预估阶段可达成效果，周期跟踪治理成效。
在治理实施过程中，阿里云发现数据治理进展缓慢、成效不足、数据问题依旧严重的关键原因之一是缺少“系统化”“体系化”的工具、平台、方法来支撑数据治理落地和持续推进。因此，阿里云建立了数据成本效能治理框架体系，融合完整丰富的元数据，以“治理健康分”作为治理目标评估的核心指标，并以该体系结合多维度的分析视角，对各项治理维度、各类数据资产和各种治理角色，都能明确对治理现状的统一衡量标准，建立主动式、自动化、可持续的数据治理体系。
总的来说，阿里云的数据资产治理经验告诉我们，数据治理应以业务价值为导向，注重治理成效的体现，建立完善的组织架构和责任机制，简化治理成效理解，建立统一的度量标准，制定重点“治理计划”，分阶段达成治理目标，建立数据成本效能治理框架体系，实现主动式、自动化、可持续的数据治理。只有这样，才能真正发挥数据的价值，为企业的发展提供有力支持。
在未来的工作中，我们应该借鉴阿里云的经验，将数据治理与业务紧密结合，以业务价值为驱动，不断优化数据治理体系，提高数据质量和可用性，降低数据成本，为企业的数字化转型和发展做出更大的贡献。同时，我们也应该认识到，数据治理是一个长期的、持续的过程，需要不断地投入和努力，才能取得良好的效果。我们应该加强对数据治理的重视，培养数据治理的意识和能力，推动企业的数据治理工作不断向前发展。
此外，我们还应该注重数据治理的文化建设，让数据治理成为企业的一种文化，深入人心。只有这样，才能让数据治理工作得到全体员工的支持和参与，形成良好的治理氛围。同时，我们也应该加强与外部的合作与交流，学习借鉴其他企业的先进经验和做法，不断完善自己的数据治理体系。
总之，数据资产治理是企业数字化转型的重要组成部分，我们应该高度重视，积极行动，不断探索和创新，以业务价值为驱动，推动数据资产治理工作的深入开展，为企业的发展创造更大的价值。
