數據治理必須涵蓋數據的整個生命周期，從數據收集一直到數據管護。在這個生命周期中，數據治理的關鍵方法是什麼？

1.數據模型——做建模

首先，需要由業務人員提出業務需求，并描述業務需求所需的數據内容。其次，通過業務人員及技術人員合作，根據業務對象抽象出數據概念，定義其描述、分類與關系。技術人員根據數據概念描述、分類，抽取出數據實體，并利用ER圖描述其關系。最後，技術人員針對數據庫特性将數據實體物化為數據庫表，支撐實際應用。

2.數據質量——做清洗

由于互聯網及通信技術的飛速發展以及數據量的爆發式增長，各類數據也大規模增長，可依據相關規範對數據質量即數據的及時性、完整性以及準确性進行限制，詳細地通過事前防範、事中監控、事後管控3個時間段進行監督。

3.數據标準——做統一

根據已确定的企業核心邏輯數據模型，将模型中的數據項抽取出來。然後根據預定的業務數據項篩選方法，篩選出需要進行業務定義的數據項。再根據業務對所篩選出的業務數據項進行分類，産生用于通用數據标準及公共代碼定義的數據标準項清單。

而具體的通用數據标準的制定包括定義工作目标、流程、及模版，其分類标準則根據數據在業務中的使用頻度和業務需求，參考業界模型，通過彙總分析，對通用數據進行分類，形成統一的數據标準在數據層面的定義，并以數據項自然分類為基礎，對數據進行分類。

4.主數據清理——做編碼

主數據是描述核心業務實體的數據，是企業内跨業務重複使用的數據，存在于多個異構的應用系統中，是關鍵數據，而不是全部數據；是操作性數據，動态參與業務流程，而不是靜态數據。

在企業中主數據是全員共享，全員服務的重要數據，與其他數據分離，作為單獨的部分進行管理。

5. 數據生命周期——做管理

數據的生命周期包括數據創建、數據使用、數據歸檔、數據銷毀4個階段。而數據在生命周期内有效則可以滿足業務操作和管理分析的需要；滿足對曆史數據查詢相關政策和管理制度的要求；滿足審計管理要求；減少數據冗餘，提高數據一緻性；減少存儲、硬件、運維等方面基礎設施投入；提升應用系統性能，提高響應速度。因此，數據生命周期的管理必不可少。

6. 數據清理——做規格

數據是數據倉庫的靈魂，它不僅提供了數據倉庫中數據結構的邏輯層，也提供了數據倉庫的構建和使用規則。

為了使數據倉庫中各個軟件能夠無縫地合作，必須在數據層進行有效的集成。所以，研究數據的作用與意義相當重要.數據是關于數據的數據，即是對數據資源的描述，按其描述對象的不同可以分3大類：技術數據、業務數據和管理數據。

7. 數據安全——做防範

數據治理的一個重要作用是保障數據的安全。應該從企業級、體系化視角開展數據安全管理頂層設計。數據統一分類分級後，通過數據鑒權來控制某一類數據可以被哪些系統調取，可以被哪些人員查看，可以被哪些部門共享，對不符合權限的對象進行限制，有效的防止數據洩露風險。

關于光點科技

光點科技是一家在政企數據治理、數據中台建設、數據可視化展示分析方面有着豐富經驗的公司。作為國内專業的數據智能解決方案專家，光點科技自成立以來就一直專注于數據産品的研發和落地，服務的客戶涉及智慧城市、園區、政府、集團企業、金融、制造、能源、電信、工程、教育、檢驗檢測等多個行業。

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