众说周知，数字经济正在引领中国经济发展新形态，数字化转型成为近两年的高热度词，在数字化转型趋势下，众多企业都在纷纷谈论数据治理，也有很多企业将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，列入企业的战略行动计划。但是一个企业想要做好数据治理，并不容易。
今天很高兴在这里为大家分享美林数据公司在过去20多年间上千个项目总结和沉淀出来的数据治理核心理念和经验。
数字化转型的实质是企业“降本、增收、提质”，是以数据驱动的精细化运营、业务创新增长和商业模式创新。数字化转型依赖于企业的数据基础，企业数据管理和应用却面临着问题：
1）比如企业业务协同与数据贯通问题：
比如说，过去信息化建设阶段，由于烟囱式系统建设，造成商机数据，合同数据，项目数据，财务回款数据标准不一致，想要围绕一个项目的“线索到回款”链路，由于基础客户数据不标准，不规范，所以贯通不了。
2）企业运营管控同一指标标准不统一，指标口径不统一，数据规范不统一，造成统计错误，数据不可信。
又比如说，我们在做发电数据治理的时候，一个发电量，生产口和营销口的统计的发电量都不一样。而且相差较大。
3）数据缺失，数据质量不高，数据无法获取，数据不共享等无法满足业务应用等问题。
又比如说，拿企业数据做领导驾驶舱，发现数据指标异常，一分析发现数据都是各部分自己填报的，准确性、及时性就是问题。
4）从IT 层面。企业众多系统间接口交错，重复开发，资源浪费等问题
信息化建设造成各个系统之间互开接口，到底有多少接口，都是什么接口，没有人清楚。
这些问题都需要靠数据治理来解决。所以说“数字转型，治理先行”。
“数字转型，治理先行”。但是数据治理说起来容易，做好很难。知名咨询公司Gartner的调研显示一组数据。这组数据说明做好数据很不易。
只有不到20%的项目能够完成数据治理且效果显著。
一，没价值，推不动
很多企业在推动数据治理工作过程中屡屡受阻，数据治好了有什么价值？数据治理工作的成果如何得到业务部门的认可？
所以，缺少业务痛点的驱动，数据治理真的会处处受阻，推不动。
二，治不了
大家思考一个问题，企业有了数据标准就可以治理好数据吗？在实际案例中，常常发现很多标准都束之高阁了，同时由上至下的标准贯标模式，对于将产生的数据有很好的规范，但是对于历史数据往往束手无策。
所以对于大量历史数据的利用和贯通如何去做，缺少思路。
三，太费劲，治不好
数据治理是重实施的工作，常规的方式是靠业务部门人工治理，投入成本高、周期长、效率底，往往数据治理的速度赶不上数据污染的速度。所以治不好。
面对三大困局，企业如何做好数据治理，为数字化转型战略夯实基础？美林数据公司经过多年的数据治理的实践，总结出做好数据治理应该遵循的三大理念
第一，没价值，推不动： 【业务驱动数据治理】以业务场景和业务应用方向驱动数据治理，让数据治理价值看得见。
第二，没思路，治不了：“以”【融合应用】为先导，通过标准的映射融合方式替代”强行贯标”方式，解决历史数据的融合应用问题；再逐步实现统一标准。
第三，太费力，治不好：“小数据靠人工，大数据靠智能”，美林研发大量的数据治理的算法，通过“算法治代替人工治”，让数据治理才能更高效。
美林数据治理新理念1，业务驱动、价值为先：
业务驱动的数据治理：就是以“场景化的业务应用”为牵引，驱动数据治理。治理对象、治理规范和规则都来源于业务场景和应用，治理过程由业务部门来负责，治理的成果将服务于业务应用。
比如，我们在电网的业务中数据质量质量过程为例，分享一个故事。
在我们前些年做数据治理的时候， 我们先从业务部门搜集了很多的核查规则，跑出数据，每周能核查出来20多万个数据问题，然后分明别类的将这些问题发送给业务部门，让业务部门修正。可以预料会面临什么问题？
业务人员的反应是什么？：这么多这么改？什么时候能治理完呀？第二反应是：核查的这些问题有什么意义呢？跟我有什么关系；我的数据已经很好了。我不觉得有问题？所有，根本推动不了业务部门治理治理。
带着这个问题我们的解决思路就是“找到核心的业务应用场景才能推动数据治理，所以围绕【线损指标计算】出发，进行质量核查和数据治理，治理完以后就能发现业务问题，诸如此类，展开了营配贯通数据治理、高可靠供电数据治理，以及电网网架的数据治理等等一系列的基于业务应用的数据治理工作。
业务场景驱动数据治理，同时业务应用检验数据治理成果，才能让企业数据治理有价值，有动力。
美林数据治理新理念2，标准为基、融合推进：
“无标准，不治理”，但是有了数据标准数据就一定能治理好吗？
1、传统的数据标准治理步骤可以简单概括为：定标准、做执行、强监督，但是这种治理思路，很难执行下去，为什么？现在的企业，或多或少都经历的多年的信息化建设，很少有企业能一开始就制定好数据标准，并在所有的系统建设中都严格遵守这个标准，因此，在存量系统中强推统一的数据标准是不可行，标准制定容易，后续的执行、监管都非常困难，如何协调系统整改？以谁为准？历史数据如何处理？如何避免两张皮问题？这些都是传统数据治理在实际应用中必须面对又无法解决的问题。
2、美林数据对此创新性的提出了“融合先行，终向统一”的思路，对存量系统和新系统的数据治理实行分而治之。
a、针对存量系统，为了不影响业务运行、避免系统改造、降低历史数据影响，美林采用统一接入、映射关联的方案，满足跨业务应用的需求，解决一物多码的问题。
b、基于存量数据的融合、映射结果，依靠自动识别算法，辅助构建数据标准，包括主数据标准、参考数据标准等。
c、针对新系统，自动执行标准
d、依靠自动化方式进行数据核查，为数据标准化工作开展提供抓手，持续支撑数据标准化工作
这样的数据治理方案，才能让标准落地更平滑，数据治理更有效。
美林数据治理新理念3，AI赋能、增强治理：
数据治理是重实施的工作，耗费人力，投入长，见效慢，美林数据依托自身人工智能等技术研究，研发了数十种数据治理算法，将应用智能化的算法替代人工治理过程中，提高治理成效。
业界也有一句话：“小数据靠人工，大数据靠智能” ，美林已经积累了十多种典型的算法治理的场景。
1）关系发现算法：自动发现数据字段的之间关系。
2）数据探查算法，了解数据含义
3）敏感数据识别算法，识别敏感数据
4）主数据识别算法，代替咨询顾问识别主数据
5）参考数据识别算法，识别参考数据
6）主数据融合算法，完成不同系统同一数据的融合
7）知识提取/关系提取算法
通过这些算法将数据治理过程自动化、智能化，让数据治理更高效。
那么，这些好的理念如何如何推动企业数据治理的实践落地️呢？接下来，我将来【介绍基于三大治理理念】的一体化数据治理落地解决方案。
美林作为一个老牌的数据治理服务商，将以上三大核心理念融入到数据治理的解决方案中，面向客户提供“咨询+产品+实施”三位一体的数据治理服务方案，贯穿客户的数据治理工作从规划到落地的全过程。
咨询：顶层设计、规划了企业数据治理如何去管理，指导企业的数据治理实施。
产品：以业务驱动数据治理和智能化数据治理为理念研发了智能化数据治理平台，支撑企业数据治理到数据应用全过程。
实施：坚持以【业务驱动、价值为先】理念，沉淀了一套成熟的数据治理方法论，并且有服务于央企国企业等数十年的实施团队，提供专业的数据治理服务，确保企业数据治理工作平稳落地。
这里，咨询规划和实施服务都依托与数据治理平台展开，所以，最后重点介绍产品部分：经过多年的沉淀和打磨，研发出一款业务驱动的、智能化的数据治理平台产品-Tempo数据治理平台：包含两态感知的数据模型管理、自动感知的元数据管理、融合的标准管理、场景化的质量管理、智能识别的主数据管理、自助式的数据服务管理、完备的数据安全管理、图谱式的数据资产管理以及可扩展的智能算法底座构成。
总结：
数字化转型状态下，企业如何做好数据治理？美林数据将二十余年央企国企服务经验，百余家数据治理项目实施经验中识别出数据治理的三大困局，并沉淀出沉淀出“业务驱动数据治理”“标准融合数据治理”“算法代替数据治理”的治理理念，研发出业务化智能化的数据治理产品，并且面向企业提供三位一体的数据治理落地方案，助力企业做好数据治理，做最有价值的数据治理，做最高效的数据治理！
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