1.4 數據治理、數據管理和數據質量

前面的章節討論了數據管理對增強業務能力的重要性。但什么是數據管理？它與數據治理有什么關系？在實現高質量數據的過程中，數據治理、數據管理和數據質量在實施過程中需要相互結合才能帶來數據的最大價值。

（1）數據管理涵蓋了組織必須采取的原則、實踐、程序、系統和流程，以保證數據在從創建到清除的整個生命周期中得到有效運營和管理。數據管理根據組織的數據戰略，可實現安全高效地收集、保留和使用數據。Gartner指出，數據管理包括實踐、架構技術和工具，旨在實現在企業中對各種數據主題和數據結構類型的一致性訪問和交付，以滿足所有應用程序和業務流程的數據消費需求（Gartner，2022）。

（2）數據治理是數據管理的子領域。當企業擁有數據并對其進行管理時，數據治理才能發揮作用。數據治理包括組織架構、數據所有者、制度、規則、流程、業務術語，以及整個生命周期中所涉及的度量標準等。數據生命周期包括收集、存儲、使用、保護歸檔與刪除，將在第5章中詳細介紹。數據治理在實現和維持高質量數據方面的作用，將在第10章中詳細討論。

（3）那么，數據治理活動的成功標準是什么？答案是為業務提供高質量的數據。從根本上講，如果數據滿足使用要求，它就可以被認為是高質量的數據，這在運營合規性和決策制定方面非常重要（Southekal，2017）。

通過數據管理和數據治理的協同來努力提高數據質量是必要的。例如，公司的業務戰略和數據戰略可能會宣布：高質量產品來自產品數據及相關生產過程。為了實現這個目標，通過數據管理可確保產品數據屬性的完整性并消除不準確性和重復性，還可將多個IT系統和電子表格中的產品數據屬性集成到一個統一的視圖中等。在這方面，公司需要確定如何管理對產品數據有影響的相關IT系統，并致力實現高質量的產品數據。

要實現高質量的產品數據，需要數據治理團隊和領導層的協作努力。數據管理有助于確保產品主數據的可用性，而數據治理團隊要與相關業務利益相關者合作，定義優質產品數據的標準；IT團隊將幫助實施統一產品視圖的數據集成程序；數據安全團隊則關注數據共享和訪問控制機制等方面。總體而言，數據治理團隊制定業務規則以維護和管理高質量數據的狀態。如果缺乏數據管理和數據治理團隊的支撐，組織無法信任其所擁有的數據，因此也無法保證其數據質量。業務愿景和戰略驅動數據管理，而數據管理推動數據治理，最終通過高質量數據來提升業務績效。圖1.1顯示了數據管理、數據治理和數據質量之間的關系。

圖1.1 數據管理、數據治理和數據質量之間的關系