以问题为导向优化的企业数据治理怎么做？

在当今数据驱动的商业环境中，企业数据治理的重要性日益凸显。以问题为导向的数据治理方法，能够精准识别并解决企业数据管理中的痛点，从而提升数据质量、安全性和利用效率。

以下是一套以问题为导向的企业数据治理优化策略：

明确数据治理目标

企业实施数据治理的第一步，是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。这通常由企业高层驱动，旨在解决具体的数据问题，如数据不一致、数据孤岛、数据泄露等。通过实地调研、高层访谈等方式，收集企业数据战略规划、亟待解决的业务问题等信息，形成初步的数据治理沟通方案和工作计划。

现状分析与问题诊断

针对企业数据治理所处的内外部环境，从组织、人员、流程、数据四个方面入手，进行数据治理现状的分析。通过访谈、调研表等工具，识别数据治理的痛点，如数据质量问题、数据安全问题、数据利用不足等。

同时，利用数据质量问题评议表、关键数据识别方法论等技术手段，梳理数据质量问题列表，分析数据问题的根本原因。

数据治理成熟度评估

数据治理成熟度反映了组织进行数据治理所具备的条件和水平。结合业界标准的数据治理成熟度模型，如DCMM、CMMI、DMM等，对企业进行数据治理成熟度评估。评估结果将帮助企业了解自身数据治理的现状，形成初步的数据治理策略和行动路线。

制定数据治理策略与实施方案

基于数据治理成熟度评估结果和问题诊断，制定数据治理策略，明确数据治理的核心领域和支撑体系。数据治理核心领域包括数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理等。支撑体系则包括组织架构、规章制度、管理流程和技术平台等。

制定详细的数据治理实施方案，包括项目组队、项目计划、质量保证计划、配置管理计划等。实施方案应明确数据治理的阶段性目标和工作内容，确保数据治理项目的顺利实施。

实施数据治理项目

在实施方案的指导下，开展数据治理项目的实施工作。实施过程中，应注重过程控制，包括范围控制、进度控制、质量控制和成本控制。通过项目管理的黄金三角（范围、时间、质量、成本）来确保项目的顺利进行。

持续优化与改进

数据治理是一个持续优化的过程。企业应定期评估数据治理的效果，收集用户反馈和业务需求，对数据治理策略和实施方案进行持续改进。同时，关注数据治理领域的技术创新和应用趋势，及时引入新技术和新方法，提升数据治理的先进性和竞争力。

案例分享与启示

以某电子商务企业的个性化推荐系统为例，该企业通过构建企业级数据管理体系，整合内外部数据资源，提升了数据应用效果。在数据治理过程中，企业注重数据质量的提升和数据安全的保障，通过数据清洗、校验和标准化处理，确保数据的准确性、完整性和时效性。

同时，建立完善的数据安全管理体系，采取多种措施保障数据的安全性和隐私保护。

鼓励相关员工学习考取数据治理证书

在构建数据治理体系时，应注重数据质量的提升和数据安全的保障，同时，企业要鼓励相关员工学习考取数据治理相关证书，如DAMA-CDGA/CDGP，结合企业实际情况，制定科学的数据治理策略，构建完善的数据治理体系。