每周二更新“应用案例”专栏，通过各行业从业者亲身经历的真实案例，看看他们是如何通过数据分析思维来解决工作中的实际问题？

第四期故事的主角是一名数据分析师。为了解决数字化转型中遇到的一些问题，公司开启了数据治理项目。通过数据分析提升了数据治理的质量，进而提升了数据变现的能力和管理的效率。

作为一名数据分析师，刚来公司时我主要负责一些数据分析的项目。随着公司数字化转型，也暴露出来一些问题：

1、数据质量参差不齐：由于公司各个业务系统或模块都是按照各自的需要录入数据，业务系统不需要的信息就不录，没有统一的录入工具和数据出口，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障；

2、系统孤岛，数据流通受阻：公司各个系统都是以业务驱动的单体架构或套装软件，数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，于是数据的价值不能充分发挥；

3、缺乏管理机制：由于缺乏有效的管理机制和某些人为的因素，比如平台间数据标准不一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用等，在数据流转过程中导致大量的垃圾数据；

4、数据安全隐患：看似表面的数据问题其实会对业务带来严重的影响。数据不真实、不准确、数据不透明、不共享都将增加企业经营风险、管理难度和复杂度。

为解决以上问题，同时方便未来数据分析，我们开启了数据治理项目，希望通过有效的数据资源控制手段，进行数据的监督管理，以提升数据质量进而提升数据变现的能力和管理的效率。

其实数据治理就是将零散的数据，以一个规范、合理的方式统一管理起来。数据治理总结四个字来说就是“理、采、存、用”。

理：梳理业务流程，规划数据资源。就以我们公司举例来说，每天产生的实时数据量都会超过TB级别，那么采集哪些数据是有用的？怎么合理规划存放这些数据？以什么方式存放?

采：业务生产数据采集，通过数据分析的第二步，数据采集，可以通过ETL工具或者其他方法，将工具从来源端经过抽取、转换、加载存储，这个阶段主要是将散落和凌乱的数据统一集中管理起来。

存：大数据高性能存储及管理，那么这么多业务数据存在哪里？这需要一个高性能的大数据存储系统，在这套系统里将数据分门别类的放到其对应的库中，为后续的管理以及使用提供最大的便利。

用：即数据分析以及系统的使用，及时查询、报表分析、只能分析、模型预测数据的最终目的是辅助业务方进行决策，前面的几个流程是为了最终的查询、分析、监控铺垫的。这个阶段就是数据分析的主场。数据分析运用这些指标化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表的建立、业务问题分析以及模型搭建预测。

数据分析是数据治理的重要应用领域之一，通过规范和优化数据的质量、一致性和集成性，可以提高数据分析的准确性和可信度。然而，数据治理的目标不仅仅局限于数据分析，它还涵盖了数据管理、合规、风险管理等方面，以确保组织对数据的有效管理和利用。

数据治理是长期、复杂的工程，每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、数据模型、元数据、主数据、数据分布与存储、数据生命周期管理、数据质量、数据安全等。

那么，当涉及到数据治理时，数据分析其实扮演者至关重要的角色。数据分析可以围绕着所有的问题点进行展开分析改进：

1、 数据质量分析和改进：通过分析数据的准确性、完整性、一致性和时效性等指标，可以识别数据中的异常和错误。基于这些分析结果，可以采取相应的纠正措施和改进措施，提高数据的质量和可信度。

2、 数据清洗和标准化：消除数据中的不一致性，并使其符合统一的标准和规范。这有助于提高数据的一致性和可比性，为后续的数据分析提供可靠的基础。

3、 数据集成和整合：通过分析数据的结构和关联性，可以确定数据集成的方法和策略，以建立一个统一的数据地图。这有助于解决系统孤岛问题，促进数据的流通和共享，提供更全面和一致的数据基础。

4、 数据安全和隐私分析：通过分析数据的敏感性、访问模式和使用情况，可以发现潜在的安全漏洞和隐私问题。基于这些分析结果，可以采取适当的安全措施和隐私保护策略，以确保数据的安全性和合规性。

5、 数据价值和效果评估：分析数据的使用情况、业务效果和价值创造能力，可以评估数据治理策略和实践的有效性。这有助于了解数据的潜在价值，并为进一步的数据治理决策提供依据。

数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响所有数据应用的价值。企业无论是基于数据看报表，还是做交互式的多维分析，还是做更复杂的个性化推荐，所有的数据应用都需要有一个良好的数据治理结果。