第3章
數據治理的重要性

自2018年5月銀保監會發布《銀行業金融機構數據治理指引》以來，數據治理的熱度逐年遞增，受到來自大江南北的從業者的關注。

《DAMA數據管理知識體系指南》第3章數據治理的語境關系圖中涉及數據治理的定義、目標與原則、業務驅動和技術驅動、輸入、活動、交付成果、提供者、參與者、消費者、技術、工具、度量指標等內容，如圖3-1所示。

圖3-1　數據治理的語境關系圖

本章將基于圖3-1所示的知識體系討論數據治理的重要性，主要包括數據治理概念、數據治理原則、業務驅動因素、組織和崗位設置、資金投入情況、組織文化培養、度量指標、數據治理定位8個方面。

數據治理概念誕生距今已經有30多年的歷史，在此期間其概念的內涵和外延都發生了巨大變化，名稱隨著時間的推移不斷演變，這顯示出數據治理一直被社會所關注和重視。

數據治理最重要的用戶或者需求者是業務人員，所以數據治理的主要驅動力來自業務，主要推動的部門是財務部門，財務部門在企業中的重要程度不言而喻，數據治理對財務部門具有非常重要的業務價值。

在一個企業中，數據治理重要與否主要體現在數據治理組織的級別、人員崗位設置等整體情況、數據治理相關人員數量的多少、每年在數據治理項目中資金投入的多少和企業在推動數據治理工作過程中的文化宣傳程度等，這些方面均可體現企業對數據治理的重視程度。在企業中彰顯數據治理重要性的另一個重要指標是將數據治理系列工作納入績效考核體系，在部門和個人的績效中占有一定的比重，從而利用績效考核推動數據治理工作的落實。

除了從二維視角看數據治理具有一系列重要性外，從三維視角看數據治理，其仍具有推動社會發展、影響行業穩定、加速新興市場建設、促進企業轉型等作用，尤其是在當下的數據時代。