数据治理6 - 数据治理要点：政策与流程
发布时间：2026-01-03 | 作者：苏卡尼亚·科纳塔姆
了解数据质量、政策与流程如何通过确保准确性、合规性和安全性来强化数据治理，从而优化决策过程。
什么是数据治理？数据质量、政策与流程如何强化它？
数据治理指的是一个组织内对数据可用性、可用性、完整性与安全性的整体管理。它涵盖了人员、流程、政策、标准和角色，以确保信息的有效使用。
数据质量是数据治理的基础，它确保数据可靠、准确且符合使用目的。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和及时性，这对做出明智决策至关重要。
此外，明确制定的政策与流程在数据治理中发挥着关键作用。它们为数据管理提供清晰的指导方针，确保数据处理得当并符合相关法规。
数据质量、政策与流程共同构成数据治理的支柱，通过强化责任落实、提升数据可信度，助力组织做出更优质的数据驱动型决策。
何为数据质量？
数据质量是指数据在准确性、有效性、完整性及一致性等方面符合企业标准的程度。作为数据管理的关键要素，它确保用于分析、报告和决策的信息可靠可信。
1. 为何数据质量至关重要？
数据质量在多个关键层面具有决定性意义，其主要价值体现在：
优化决策效能高质量数据能够支撑更精准、更明智的决策制定。
提升运营效率洁净可靠的数据有助于流程优化并减少差错。
增强客户满意度优质数据可催生更优质的产品与服务，最终提升客户满意度。
降低运营成本低质量数据可能导致重大财务损失。
保障合规性遵循数据质量标准是满足监管要求的必要基础。
2. 数据质量的核心维度有哪些？
数据质量的关键维度定义如下：
- 准确性：数据必须正确无误
- 完整性：数据应当全面无缺失
- 一致性：数据需保持统一并符合既定标准
- 及时性：数据应保持最新状态
- 有效性：数据必须符合预设业务规则与约束条件
- 唯一性：数据需保持独立无重复
3. 如何实施数据质量管理？
通过以下步骤可在组织中有效落实数据质量管理：
- 数据剖析：分析数据结构，识别不一致、异常及缺失值
- 数据清洗：修正错误数据、填补缺失值、统一数据格式
- 数据验证：建立规则与检查机制确保数据完整性
- 数据标准化：强制执行统一定义与数据格式规范
- 主数据管理（MDM）：集中管控关键数据，确保跨部门一致性
- 数据质量监控：持续监测数据质量指标，及时发现问题
- 数据治理：建立数据质量监督的政策、流程与责任机制
通过系统性提升数据质量，企业能够充分释放数据资产价值，持续驱动创新变革。
数据政策
数据政策是确保组织内数据管理和使用方式的规定与准则。这些政策需符合《加州消费者隐私法案》及《通用数据保护条例》等法律法规要求，为数据全生命周期的安全保护奠定基础。
以下列举若干关键政策示例，包括符合《加州消费者隐私法案》（CCPA）和《通用数据保护条例》（GDPR）等合规框架的具体政策：
1. 数据提取与转换防护政策
数据验证政策制定规则以检查数据在提取与转换过程中的准确性、完整性和一致性。要求遵守数据格式、命名规范及必填字段等标准。
源系统质量保证政策在数据提取前，强制对源系统进行数据剖析和质量检查，以最大限度减少错误。
错误处理与日志记录政策定义在ETL（提取、转换、加载）过程中检测、记录和处理数据质量问题的规范。
数据访问政策定义基于角色的访问控制（RBAC），限制在提取和转换过程中可查看或修改数据的人员范围。
审计与日志记录政策要求记录所有ETL活动日志，以监控和检测未授权的变更。
加密政策强制对传输中及转换过程中的数据进行加密，以保护敏感信息。
数据最小化政策制定政策确保仅提取和使用必要数据，并符合特定用途，遵循GDPR原则。
2. 静态数据与动态数据保护政策
数据剖析政策建立定期对静态数据进行剖析的机制，以评估并维持其质量水平。
数据质量指标明确定义静态数据必须达到的具体指标（如准确率、完整率、重复率等）。
实时监控政策针对动态数据，制定要求对数据按预设质量阈值进行实时验证的政策。
加密政策- 静态数据：要求对存储中的结构化、半结构化和非结构化数据统一采用AES-256加密
- 动态数据：强制实施TLS（传输层安全）加密保护网络传输中的数据
定义数据敏感等级（如公开、机密、受限），并规定各类别数据所需的保护措施。
备份与恢复政策确保实施定期备份，并使用具备访问限制的安全存储位置。
密钥管理政策建立加密密钥生成、分发和存储的安全流程规范。
3. 异构数据类型保护政策
结构化数据
- 制定维护关系型数据库参照完整性的规则
- 强制使用唯一标识符防止数据重复
- 实施数据库安全策略，包括细粒度访问控制、敏感字段脱敏及定期完整性检查
半结构化数据
- 确保遵循模式定义以验证数据结构与一致性
- 强制执行元数据标签政策，记录数据来源与背景信息
- 采用XML/JSON加密、模式验证及API专用访问规则等安全措施
非结构化数据
- 强制使用文本分析、图像识别或视频标注等工具进行数据质量评估
- 制定检测和处理文件损坏或上传不完整的程序
- 通过数字版权管理（DRM）和文件完整性监控等工具，建立文档、邮件、视频等格式数据的保护政策
4. CCPA与GDPR合规政策
准确性政策遵循GDPR第5(1)(d)条规定，确保个人数据准确且最新，明确定期审查机制和错误数据修正流程。
消费者数据质量政策依据CCPA要求，保证应消费者请求提供的数据准确、完整且为最新版本。
留存期质量检查要求在数据删除或匿名化处理前进行质量验证，确保符合合规标准。
数据主体访问权（DSAR）政策制定规范流程，允许用户根据请求访问、更正或删除其个人数据。
第三方供应商政策要求供应商在处理组织数据时严格遵守CCPA与GDPR标准。
留存与处置政策遵循法律要求，仅限必要期限留存数据，并在保留期满后安全删除。
数据政策的核心要素包括：
- 访问控制：明确特定数据集的访问权限
- 数据分类：基于敏感度和用途对数据进行分类
- 留存政策：规定数据存储期限标准
- 合规要求：确保符合法律法规的强制性规定
清晰且可执行的政策为数据责任体系奠定基础，有助于降低数据泄露或滥用风险。
实施流程
流程是将政策付诸实践的具体步骤指引，通过分步操作说明确保政策得到有效执行与落实。以下为在数据提取、转换、存储、传输过程中，以及对结构化、半结构化、非结构化数据进行保护的实施流程示例详解：
1. 数据提取与转换流程
数据质量核对清单执行核对清单程序，根据质量指标（如无缺失值、格式正确）验证提取的数据。将转换后数据与预期输出比对以识别错误。
自动化数据清洗在转换过程中使用自动化工具检测并修正质量问题，例如数据缺失或不一致情况。
验证测试对ETL工作流执行单元测试与系统测试，确保持续保持数据质量。
ETL工作流监控定期审查ETL日志与审计追踪记录，检测异常或未授权活动。
数据校验流程采用校验和或哈希验证技术，确保数据在提取与转换过程中的完整性。
访问授权机制对ETL工具及系统访问实施多因素身份认证（MFA）。
2. 静态数据与动态数据处理流程
数据质量仪表板建立可视化仪表板，实时展示静态与动态数据的质量指标。设置异常预警机制（如数据缺失或重复记录激增）。
实时数据验证将验证规则嵌入数据流系统，在传输过程中即时捕获数据异常。
定期数据审计制定周期性审计计划，持续评估并提升存储数据的质量水平。
加密密钥轮换建立加密密钥定期轮换机制，降低密钥泄露风险。
安全传输协议规范文件传输的SFTP（安全文件传输协议）标准，确保API认证统一采用OAuth 2.0协议。
数据存储隔离在存储系统中对敏感与非敏感数据进行物理隔离，强化安全防护。
3. 结构化、半结构化和非结构化数据处理流程
结构化数据- 对关系型数据库执行数据一致性检查（如确保参照完整性、无孤立记录）
- 安排主数据定期更新以保持一致性
- 开展定期数据库漏洞扫描
- 实施查询日志记录以监控访问模式并检测潜在滥用行为
- 使用JSON或XML模式验证工具确保半结构化数据符合预期格式
- 实施自动化标签与元数据提取流程以增强数据价值及可用性
- 在数据录入系统前按预定模式进行验证
- 配置具备速率限制功能的API网关防止接口滥用
- 部署机器学习工具评估并提升文本、图像或视频数据的质量
- 定期扫描非结构化数据存储库检测不完整或损坏文件
- 使用文件扫描工具检测并分类文档或媒体文件中的敏感信息
- 对含敏感数据的文件应用自动水印技术
4. CCPA与GDPR合规流程
消费者请求验证响应CCPA或GDPR消费者请求前，验证数据质量以确保准确性与完整性。建立误差处理流程，及时修正消费者数据中的不一致信息。
数据更新流程针对定期审查或消费者请求中发现的不准确数据，制定标准化修正工作流程。
删除与留存质量验证在因合规要求删除或留存数据前，执行质量核查以确认数据完整性与关联性。
访问权/删除权请求处理建立数据主体请求处理工单系统，在响应请求前完成用户身份核验流程。
数据泄露通知流程明确GDPR（72小时内）与CCPA规定时限内，向监管机构及受影响个人发出通知的标准化步骤。
数据匿名化处理运用数据遮蔽或标记化技术，对用于分析的个人数据进行去标识化处理。
政策与流程制定中的角色与职责
以下为定义政策与流程时涉及的各类通用角色及其职责，具体分工可能因组织规模与政策要求而有所差异。
1. 数据治理委员会（DGC）
角色由组织内高级管理人员及利益相关方组成的战略决策机构。
职责- 制定整体数据治理框架
- 审批并确定数据治理政策与流程的优先级
- 确保政策符合业务目标及法规合规要求（如CCPA、GDPR）
- 监督合规执行情况并处理升级问题
2. 首席数据官（CDO）
角色统筹数据治理整体工作，确保政策与组织战略目标保持一致。
职责- 主导数据治理政策制定并争取领导层支持
- 定义数据治理衡量指标与成功标准
- 确保政策在结构化、半结构化和非结构化数据系统中的全面整合
- 倡导资源配置以支持治理计划实施
3. 数据治理负责人/经理
角色负责数据治理政策与流程的运营实施管理。
职责- 协同数据管理专员与所有者起草政策
- 确保政策覆盖数据提取、转换、存储及流转全过程
- 根据已批准政策制定并形成流程文档
- 组织培训与宣导，确保利益相关方理解并遵守政策
4. 数据管理专员
角色作为特定数据集领域专家，负责保障数据质量、合规性与治理效果。
职责- 执行数据准确性、一致性与保护相关政策
- 监控结构化、半结构化及非结构化数据的质量状况
- 实施具体流程（如ETL过程中的数据脱敏、加密及验证）
- 确保符合CCPA/GDPR相关要求（如数据分级与访问控制）
5. 数据所有者
角色通常由业务负责人或领域专家担任，负责其专业范围内的特定数据集。
职责- 定义数据访问级别并分配用户权限
- 审批与其数据集相关的政策与流程
- 确保数据处理符合法规及内部标准
- 处理由数据管理专员升级的数据争议或问题
6. 法律与合规团队
角色确保政策满足法规与合同义务要求。
职责- 就GDPR、CCPA及行业特定法规等合规要求提供专业意见
- 审核并批准关于数据隐私、留存及泄露响应的相关政策
- 协助组织完成审计及监管检查工作
7. 信息技术与安全团队
角色提供专业技术支持，在系统层面落实并保障政策实施。
职责- 实施数据加密、脱敏及访问控制机制
- 制定动态与静态数据的安全传输协议
- 通过监控与日志记录（如审计追踪）确保数据政策执行
- 响应并缓解数据泄露事件，保障政策流程落实
8. 业务部门与数据使用方
角色作为数据治理框架的终端使用者。
职责- 在日常运营中严格遵守既定政策与流程
- 根据实际操作难点反馈政策改进建议
- 参与培训课程，理解数据治理要求与规范
政策与流程制定工作流
1. 政策制定阶段
- 立项启动：首席数据官（CDO）与数据治理负责人基于组织目标与法规要求，确定具体政策制定需求。
- 草案拟定：数据管理专员、法律团队与信息技术部门协同起草政策，兼顾技术、法律与运营需求。
- 审核批准：数据治理委员会（DGC）审议并批准最终政策文件。
2. 流程设计阶段
- 操作输入：信息技术团队与数据管理专员根据已批准政策，制定分步执行流程。
- 文档规范：流程文件经标准化后存入中央存储库，便于统一调取。
- 可行性测试：通过模拟测试验证流程的可操作性与有效性。
3. 实施与执行阶段
- 面向各职能员工开展系统化培训
- 部署监控工具追踪合规情况并及时预警偏差
4. 持续优化机制
- 建立定期审查制度，根据法规演进、技术革新及业务需求动态调整政策与流程。
通过精准配置利益相关方并明确权责划分，组织可构建强韧、可执行且能灵活适应变化的数据治理政策与流程体系。
主流工具平台
下表列举了支持数据治理、数据质量、政策与流程管理的十大主流厂商：
| 工具 | 最佳适用场景 | 核心功能特性 | 典型应用案例 |
|---|---|---|---|
| 1. Ataccama | 数据质量管理、主数据管理、数据治理 |
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| 2. Collibra | 企业级数据治理与数据资产编目 |
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| 3. Oracle EDM | 综合数据管理 |
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| 4. IBM InfoSphere | 企业级治理与质量管控 |
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| 5. OvalEdge | 统一治理与协同管理 |
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| 6. Manta | 数据血缘与影响分析 |
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| 7. Talend Data Fabric | 端到端数据集成与治理 |
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| 8. Informatica Axon | 企业级治理框架 |
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| 9. Microsoft Purview | 云优先治理与合规管控 |
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| 10. DataRobot | AI驱动的质量与治理 |
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总结
数据质量、政策与流程共同构筑了高效数据治理体系的坚实基础。它们不仅帮助组织有效管理数据，更能确保数据持续作为驱动增长与创新的战略资产。
通过实施这些政策与流程，组织既能确保符合法律要求，又能保障数据完整性与隐私安全，从而实现可靠高效的数据治理实践。这种分层管理机制在守护数据资产的同时，有力支撑着组织的运营与战略目标。