引言
数据治理已成为数字化转型战略中至关重要的组成部分。随着企业逐渐向云环境迁移，将数据治理提升到云端正成为释放其变革力量的关键举措。本文将探讨将数据治理提升到云端的好处、方法，以及在数字化转型中如何利用其推动创新和提高业务绩效。
将数据治理提升到云端的好处
将数据治理提升到云端可以为企业带来诸多好处，包括：
- 提高数据可见性和可访问性：云平台提供了集中的数据存储库，使组织能够轻松查找、访问和共享其所有数据资产。
- 增强数据质量和准确性：云平台提供了先进的数据质量工具，可帮助组织识别和纠正数据中的错误或不一致之处。
- 提升数据安全性和合规性：云服务提供商通常提供比企业内部系统更强大的安全措施，从而极大地降低数据泄露或违规的风险。
- 提高数据灵活性：云环境可快速弹性地扩展或缩减，允许组织根据不断变化的业务需求调整其数据治理策略。
- 降低成本：云平台可以帮助组织通过消除昂贵的硬件、软件和维护成本来节省资金。
将数据治理提升到云端的方法
将数据治理提升到云端是一个多步骤的过程，包括：
- 评估当前的数据治理现状：分析组织现有的数据治理实践，并确定可以提升到云端的领域。
- 选择合适的云服务提供商：选择
数据治理的概念、难点和最佳实践方法
从信息化到数字化，我们见证了互联网对社会和个人的深刻影响。
随着新技术、新理念的不断推出，数字化转型则在这两年强势兴起，逐渐改变着企业和市场的格局。
而数据正驱动业务转型、组织变革。
企业由信息化向数字化转型，是顺应大势，顺势而为才能借东风之势。
数字化转型的目的和核心是数据赋能业务，通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式，帮助实现业务转型、创新和增长。
而我们的基石就是高质量数据。
一、数据治理的概念是什么？ 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。
由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
国际数据管理协会给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
用3W来解释： WHO：面向董事会治理层、高管层的标准、任何类型的组织 WHAT：通过一系列原则，指导当前和将来使用的创建、收集、存储、分发、共享的数据，并依赖数据决策，影响相关管理过程。
发挥数据价值、减少数据风险 WHY：良好的数据治理有助于领导层确保数据在整个组织通过以下方面对组织的绩效作出积极的贡献 二、数据治理能解决什么问题？ 政府、企业想要释放数据的强大力量，必须提供准确、可靠、及时的数据。
睿治帮助政府和企业有效管理数据，以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响，进而帮助企业提高竞争力，为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据，让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。
制定统一标准：帮助政府和企业建设数据标准，制定统一标准 挖掘数据价值：帮助企业和政府梳理资源，形成数据资产，丰富分析应用全面掌控数据来龙去脉，以获得更多的数据洞察力，进而挖掘出隐藏在资源中的价值。
控数据质量：帮助企业和政府建立数据质量管理体系，对数据质量实时监控，及时整改，全面提升政府和企业数据的完整性、准确性、及时性，减少因数据不可靠导致的决策偏差攻损失。
提升信息服务水准：帮助政府和企业制定相关流程、政策、标准，保证信息的可用性、可获取性、优质性、一致性以及安全性，提升信息服务水准。
降低数据安全风险：提升政府和企业数据资产安全性，并帮助建立相关安全规范和响应机制，全面保障其数据安全 数据治理最佳实践路径。
三、数据治理的实践方法 数据治理是一个长期的过程，涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制。
业界也有这么一个说法：数据治理即是管理问题，也是技术问题。
在管理角度，数据治理是一个至上而下的过程，需要企业高层从全局角度出发制定战略规划，规范数据从业务输入到战略管理过程的全流程治理； 在技术落地层面，需要自下向上推进，从实际内容来看，数据治理是一套工具集。
目前业界还缺乏通用、有效的数据融合治理与数据质量管理的工具。
俗话说，工欲善其事，必先利其器。
亿信华辰基于以上视角，结合十几年大数据技术经验，打造了智能数据治理平台——睿治，去帮助企业规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据。
睿治数据治理平台是一套完善、通用的的数据治理工具，融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，可帮助企业实现数据的融合治理与数据质量管理。
睿治平台十大功能模块可基于政企用户不尽相同的发展现状，选择性组合使用，快速匹配数据治理的各类场景应用，突破数据治理的技术基础门槛。
“数字化转型”中总提到的“治理”是什么
参与数字化转型的实施工作，经常听到“数据治理”、“公司治理”、“架构治理”等词汇，领导也会要求我们提出相关的治理方案。
我不禁疑惑，究竟“治理”指的是什么？公司治理是指一系列的程序、惯例、政策、法律及机构，它们影响着如何引导、管理和控制公司。
公司治理的方法也包括公司内部利益相关者以及公司治理的众多目标之间的关系。
数据治理是一套组织中涉及数据使用的管理行为。
它由企业数据治理部门发起并推行，包括如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
通过查阅资料，我发现“治理”的关键词包括：自上而下的指导、目标、新的规则和程序、相关人员的权责利和考核。
个人理解就是，让组织中的人按照指定的目标，采用规定的手段去工作。
从产出物或需要执行的任务角度来看，治理是一系列建立目标、赋予能力、明确权责利、形成配套制度流程机制的操作。
1. 建立目标：例如公司的数据治理，需要有数据治理规划方案作为整个工作的指导文件。
2. 赋予能力：定义角色、建立组织，确保相关人员具备必要的工作能力。
在数字化转型中，需要为一线业务人员提供数据分析、架构、线上运营等方面的能力。
3. 明确权责利：建立机制以明确相关人员的权责利，让他们能够围绕目标采取行动。
通过建立绩效考核机制，配合奖励和惩罚，以提高人员的积极性和提升工作质量。
4. 形成配套制度流程机制：公司内部的权威发布的要求和奖惩，都需要有制度的依据。
因此，新的做事方法需要通过制度、管理办法、公文等形式固定下来。
大数据时代的治理转型
大数据时代的治理转型大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理中运用国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为未来中国的大数据发展指明了方向。
然而，与全球主要发达国家相比，中国仍处于大数据发展的初级阶段。
如何构筑大数据时代的国家竞争发展优势将具有深远的战略意义。
大数据时代的国际竞争格局当前，大数据正焕发出变革的力量，并正在改变各国综合国力增速，重塑未来国际战略格局，主要表现在以下方面。
首先，大数据成为经济社会发展新的驱动力。
随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。
未来20年，全球50亿人将实现联网，这将使全球数据量呈几何式快速增长。
预计到2020年，全球数据使用量将达到约40ZB（1ZB=10亿TB），将成为新的重要驱动力。
其次，大数据将成为重要的战略资源和核心资产。
世界各国对数据的依赖快速上升，国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺，制信（数）权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。
大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄，而是决定于一国大数据能力的优劣。
第三，大数据将改变国家治理的架构和模式。
大数据不仅是一场技术和经济革命，更是一场国家治理的变革。
大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理，快速获得有价值信息，提高公共决策能力。
另外，数据主权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变，使国家治理结构逐步实现从国家独大的治理结构转向多元共治，从封闭性治理结构转向开放性结构，从政府配置资源模式转向市场配置资源模式的转变，作为基础设施的大数据和作为基础性制度的大数据同时存在。
最后，大数据安全已经成为国家最重要的战略安全之一。
借助大数据革命，美国等发达国家全球数据监控能力升级，确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。
各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。
主要国家大数据战略在行动当前，世界各国纷纷利用大数据提升国家竞争能力和战略能力。
1.美国大数据战略的全球领导力。
美国政府最先对大数据技术革命做出战略反应，利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。
迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。
第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，该计划有两个目标：一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系；二是形成新的经济增长业态和板块。
第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”(Data to Knowledge to Action)计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径。
这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。
第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。
2.欧盟“数据驱动经济战略”框架初显。
欧盟在2014年发布了《数据驱动经济战略》，有望近期内成为欧盟经济单列行业，为欧盟恢复经济增长和扩大就业，做出巨大贡献。
欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容：（1）研究数据价值链战略计划；（2）资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。
数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略。
主要原则是：高质量数据的广泛获得性，包括公共资助数据的免费获得；作为数字化单一市场的一部分，欧盟内的数据自由流动；寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡，同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。
3.亚太地区国家纷纷抢占大数据战略制高点。
亚洲一些国家在大数据发展中紧追其后。
日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系，对冲经济下行风险。
2013年6月，安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略，把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。
韩国科学技术政策研究院2011年正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。
同时，韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。
2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。
2013年，在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下，韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划（2013-2017）》等多项大数据发展战略。
总体来看，国外政府大数据政策措施体现出如下明显特征：一是颁布战略规划进行整体布局，抢占大数据先机；二是注重构建配套政策，包括人才培养、产业扶持、资金保障、数据开放共享等，为本国大数据发展构筑良好的生态环境。
中国准备好了吗大数据对于中国的战略意义毋庸置疑。
2013年，中国大数据产业市场规模为34.3亿元，同比增长率超100%。
然而，与国外先进国家相比，中国大数据发展却面临非常严峻的风险与挑战。
1.大数据战略储备能力不足，尚缺乏国家顶层设计。
从主要发达国家的大数据发展经验看，美国等国持续强化国家战略的顶层设计，重点关注大数据对创新能力、国家安全能力、产业竞争力等国家竞争优势的重构，持续推出大数据国家战略规划。
目前，中国明确大数据发展战略的中央部门和政府部门较少，更多是产业界和学术界的探讨，大数据战略的国家顶层设计尚未进入议事日程。
此外，大数据治理不是技术问题，而是具有系统性、全局性的战略问题，需要有全面推动大数据战略实施的权力部门和核心决策机构。
而这些机制设计，中国都明显缺失和缺位。
2.条块分割体制壁垒和“信息孤岛”，阻碍数据开放和共享。
据统计，中国政府掌握着80%以上的数据，政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者，具有其他社会组织不可比拟的信息优势。
但由于信息技术、条块分割的体制等限制，各级政府部门之间的信息网络往往自成体系、相互割裂，相互之间的数据难以实现互通共享，导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。
同时，由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”，政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态，政府公共信息资源重复采集现象严重，信息摩擦和治理成本偏高。
总体而言，政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。
3.传统治理思维和治理体制在大数据时代出现明显的不适应，并引发新的难题。
大数据正在重构政府、市场、社会三者之间关系模式，然而，现有国家治理思维和治理体制已经明显不适应这种大数据时代新趋势的变化。
特别是如果经济体制、行政体制和社会管理体制改革不能有效跟进，既得利益主体很可能将大数据技术带来的国家治理契机转化为既得利益的手段和工具，可能引发新的“权力寻租”、新的“数字鸿沟”等问题。
4.法治建设滞后，维护“数据主权”的法律法规标准及配套政策严重缺失。
目前，中国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。
一是对于政府、商业组织和社会机构的数据开放、信息公开的相关法律法规尚待进一步完善，尤其缺乏企业和应用程序中关于搜集、存储、分析、应用数据的相关法规。
二是没有对保护本国数据、限制数据跨境流通等做出明确规定。
金融、证券、保险等重要行业在华开展业务的外国企业将大量敏感数据传输、存储至其国外的数据中心，存在不可控风险。
三是大数据技术应用与产业发展刚刚起步，缺乏与之相配套的法律法规及政策。
将大数据发展规划上升为全面的国家战略大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，需要全面提升大数据在国家经济发展和治理方面的重要战略地位。
1.完善大数据发展的国家顶层设计。
要在“行动纲要”基础上，加快形成大数据国家战略，包括中长期路线图与实施重点、目标、路径。
统筹布局，加快大数据发展核心技术研发；推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定；抢抓全球科技革命和产业革命战略机遇，重构国家综合竞争优势。
一是把数据主权纳入国家核心利益的战略范畴，加快大数据立法、法律法规和标准的制定。
二是规划重点领域的大数据研究计划，布局关键技术研发方向，强化大数据基础设施建设和人才培养，加强对大数据产业的扶持，做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障，为后期专项政策制定、项目规划等提供依据。
三是借鉴国外政府大数据战略经验，制定符合中国国情的大数据配套政策路线图，注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度，释放大数据发展的潜能。
2.构建国家大数据仓库。
应加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）的大数据开放与共享，盘活大数据资产。
一是加强大数据基础设施建设。
全面推进实施“宽带中国”战略，持续支持下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网、行业专网和物联网等网络基础设施建设，建立政府“云平台”，统筹监测数据管理平台、公众民情采集与服务数据管理平台、公共安全与应急管理数据管理平台、政府管理绩效考评数据管理平台、资源统筹与经济预警监测数据管理平台。
二是加强基础数据整合。
一方面，整合来自于政府职能部门及业务部门的数据信息资源，推动和规范诚信机构建设，提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息，推进大数据征信体系建设；另一方面，推动国家基础数据开放共享进程，打造透明、智慧政府，推动国家、省、市、县四级大数据交换共享，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同，并在此基础上最终建成国家大数据仓库。
3.运用大数据，全面提升公共服务水平。
从全球领先国家经验看，社会治理体系和公共服务体系是运用大数据进行改造提升的最有潜力领域。
一是将大数据更广泛实践于污染防治、城市规划、交通、医疗健康、教育、国家安全、社会舆情、军事等重要领域，在智能交通、智慧医疗、智慧教育、智慧军工、国防等方面实现重大模式创新。
二是利用大数据加快政府自身革命，制定政府大数据开发与利用的负面清单、权力清单和责任清单。
三是利用大数据实施监管和反腐。
大数据给网络问政、网络监督和技术反腐提供了强大的技术支撑，可以利用大数据建立国民满意度指数、腐败指数以及清廉指数等。
4.利用大数据创新政府决策方案。
大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理方面中运用。
以通信网、互联网、移动互联网、物联网四张网为支撑，可以提出大数据智慧城市解决方案、大数据新农村建设解决方案、大数据金融解决方案、大数据智能终端解决方案、大数据位置服务解决方案、大数据教育解决方案、大数据文化创意解决方案、大数据环境解决方案、大数据制造解决方案、大数据生物健康解决方案、大数据中小企业数据中心解决方案、大数据服务平台解决方案、大数据信息安全解决方案等，为大数据战略真正落地找到突破口。
5.充分挖掘释放大数据变革、创新经济的潜能。
首先，通过大数据实现制造业数字化、智能化及下一代信息技术的深度融合。
要做好大数据与工业宽带建设的对接，率先将工业宽带的传输、工业大数据采集、数据中心的计算应用等环节整合起来，建立完善的工业互联网体系和中国的工业4.0体系。
其次，鉴于目前中国的人口要素红利在“退潮”，土地、资源、环境等生产要素日益紧张，要将大数据作为新的战略性生产要素释放出来，建立多元参与的协同创新联盟，增强产学研合作集成研发能力，激励基于大数据资源的创新创业，推动经济实现高质量增长。
再次，利用大数据研判，预测宏观经济形势，开发“经济增长形势判断预测系统”、“物价变化高频判断系统”、“金融市场信心判断系统”、“房地产景气判断系统”等，增强对经济形势判断的科学性、精准性。
6.开展全球大数据交流合作。
全球主要国家都已提出本国大数据国家战略，特别是美国、日本等国的数据量非常庞大。
中国可通过大数据外交，与之展开国际合作，特别是在应对气候变化、粮食安全、疾病灾害、恐怖主义等领域，以及在“一带一路”战略推进过程中，丰富公共外交领域的大数据建设。
此外，可利用大数据技术掌握全球性数据情报和全球焦点事件发展态势。
建议实施中国版“全球脉动”（Global Pusle）项目。
联合国于2009年推出“全球脉动”项目，提出大数据是纳米技术和量子计算之后的一个颠覆性变化，用这个技术对Twitter和Facebook等互联网数据和文本信息开展实时分析监测，使用语言解密软件对互联网世界进行“情绪分析”，可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。
中国可以实施类似的大数据全球情报智能监测项目，对全球重大趋势进行早期预警，切实维护和保障国家安全。
