数据治理涉及的领域众多，是一项长期的持续性工作，各个阶段有不同的目标和关注点。启动企业级数据治理时，我们应该如何去架构数据治理体系？这其实是与企业本身的情况密切相关。
我国数据治理水平参差有别，由于企业业务形态不同，监管要求也不同，大多处于基本管理的初级阶段，平均水平与数据治理领域领先的个别企业存在较大差距。
针对公司处于规模扩张期、业务条线众多、业务复杂度持续增加这一现状，为启动企业级数据治理，认为具有可行性的实践方案至少包括以下五个方面：①自上而下的建章立制，形成决策与执行体系；②建立在规范化元数据基础上的针对企业各类数据资产的盘点；③数据权责的认定；④包括数据标准、质量规则、权限管控、数据生命周期管理等在内的数据资产管理长效机制的建立；⑤数据基础设施的建设。
（一）自上而下的建章立制
从数据治理架构上看，公司形成决策层、管控层、执行层的三层架构方案。
决策层面，需要统一推行为改进数据质量而形成的集体目标和计划；管控层面是规划协调能力、团队合作和问题处理能力的结合；执行层面，是以数据权责、标准、制度和流程为依据，进行数据质量提升，结合业务职能完成数据的生产、管理与应用。
（二）企业数据资产盘点和元数据管理
解决企业数据使用中的痛点，需要回答企业数据“有什么”“在哪里”的问题，建设企业级数据全景视图。从数据的管理业务属性划分，企业级数据资产主要包括主数据、指标数据、业务数据与外部数据四类。
元数据是描述数据的数据，是对数据资源进行描述、解释、定位并使其更方便检索、使用或管理的结构化数据。数据资产盘点，是对企业现有数据资产及其分布情况的梳理，形成企业数据的元数据，帮助清晰地了解企业有哪些数据，这些数据出现在哪里。数据资产盘点过程，是实现数据从无序到有序、从混沌到清晰的过程。
（三）数据权责认定与长效管理机制的建立
盘点数据的目的是为了更好地使用数据。在清楚“有什么”“在哪里”以后，想要更好地使用盘点的数据，我们还需要回答“它是什么”“质量如何”“谁可以用”等一系列问题，并建立持续的长效管理机制。回答这些问题的关键，是确认数据权责，即谁应该为长效管理机制负责。
权责认定特别是数据属主认定，是启动阶段的核心工作。只有确定属主，数据管理者才能协同属主形成数据标准、数据质量规则、数据权限策略，才能明确权威数据源，规范并管理数据生命周期与流转，形成持续的管理活动，从而影响企业的整个数据生态，实现数据治理的目标。
（四）数据基础设施建设
数据治理最终的成果，要以可触达的方式被数据用户所接受。数据基础设施的建设是实现这一效果的“最后一公里”，包括硬设施和软设施的建设。
硬设施需要为数据工作领域和数据内容对象服务，为数据资产提供管理、展示、查阅平台，为主数据管理与运维实现线上化、自动化手段，为数据分析、数据洞察提供通用的数据底座。通过建立数据基础硬设施，实现数据集中，并依靠指标中心、报表中心、BI工具等方式，为内外部用户、应用平台建设提供服务。
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