域名频道资讯站在第一章给大家介绍了基础数据的重要性以及处理思路。接下来在第二章给大家讲一讲，支撑基础数据正常流转，以及最终兑现价值的重要环节：数据治理。
如何将系统的数据提炼，完善，处理冗余，错误的数据，是每一家企业在使用ERP的过程中头痛的事情。好比你的手机，电脑，可以用软件对电脑的垃圾数据进行处理，轻装上阵。
那么我们企业又应该如何去进行数据治理呢？
一、什么是数据治理？
数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
简单打个比方就好比，你要记住你现有对象的生辰八字，兴趣爱好，结婚纪念日等等，如果你记叉了，和前任的弄混了，就将造成了不可估量的损失。
简单说分四步走：
- 清空你前任的任何信息（清理冗余数据）；
- 登记现任的基础信息（生辰八字，兴趣爱好，纪念日）；
- 形成规章制度（巡检提示，及时纠偏错误数据）；
- 价值兑现，提供决策（数据分析，应该在什么纪念日做什么事情）。
而我们企业的数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据全面梳理、建设以及持续改进的体系。
图示一：数据治理关系图
二、数据治理的工作重点：成立数据治理小组
数据治理需要由专门的小组负责，且成员不局限于：集团领导站台、信息化专员、对应业务部门专家、平台供应商技术员、平台开发员支持。
一个数据治理小组，应该是像一个大家庭，爸爸是集团领导（宣讲定调监控），妈妈是业务部门专家（俗话说一个成功的领导背后肯定有一群专业优秀的员工）提供业务支持，儿子是平台供应商（他可能有点调皮，但是可以肯定的是，他是爱他爸妈的）系统实现以及培训操作。
而数据治理小组主要的职责为：负责数据治理的牵头，组织、指导和协调每家地区公司的数据治理工作。
- 确定数据治理的范围；明确数据治理管理的流程及职责；
- 明确数据治理的具体功能、角色和职责；
- 负责培训每家地区公司业务人员培训工作；
- 负责确定数据治理的工具、技术和平台；
- 负责制定数据治理的评估指标、方法。
图示二：数据治理培训现场
三、数据治理的管理思路
数据治理作为一个大工程，同样需要管理流程支撑。对于第一轮数据治理推广的公司经验总结情况来看，主要要做到“三化一保”。
1. 先僵化
数据治理是一个过程，而过程需要两个基本手段去管控：一是学习先进公司的处理方法和思路，例如华南公司、成都公司治理的过程中，如何高效的完成，应该形成过程资产传递给其他地区公司；二是自我反思，通过每家递推公司的总结经验教训，不断的完善治理方法。
2. 再固化
而学习的过程应该是有阶段性和受约束的，如果没有规范的体系进行约束，数据治理就会是杂乱无章、无序的创新。
我们要象夯土一样，一层层夯上去，一步步固化我们的创新和改进成果。
表面上看来，数据治理的过程是数据变化的过程，但实质上应该是在重固化和规范。
固化就是例行化（制度化、程序化）、规范化（模板化、标准化），固化阶段是管理进步的重要一环。对于数据治理必不可缺。
3. 最后不断优化
任何配合管理制度流程的系统都应该是灵活的，且本质是提效的工具。
对于固化后的制度以及规章制度，ERP系统应该是不断优化的过程，来迎合业务人员，以及高层领导的使用。这也是我们持续需要做的事情。
4. 保节点
数据治理需要大量的人力物力，我们建议在做数据治理的过程中，一定要严控节点。
主要的目的是，防止新的冗余错误数据的产生，投入到无休止的修复治理过程中；我们要保持快刀斩乱麻的决心和行动力，将每家公司的数据治理在有限的时间内完成。
四、数据治理的管理价值
数据治理的价值是隐性的，但是我个人认为同样可以通过“三化一保”能够体现出来。（数据化，在线化，可视化，数据保障体系）
数据转化为信息，本身也是管理的一个手段。通过数据连接各个业务部门，提升协作效率；最终将数据为之所用，也是数据治理的最终目的。
图示三：数据治理价值
作者：成于念，微信号：415864696，感兴趣的事情很多，欢迎一起沟通交流。
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