本文来自微信公众号“数据助力”。
在信息化、数字化的浪潮中，数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。然而，数据的海量涌现和复杂性也给数据的管理和利用带来了前所未有的挑战。在这样的背景下，数据治理应运而生，它不仅是企业实现数据价值化的关键，更是推动数字化转型的重要支撑。本文将深入探讨数据治理中管理与技术的融合，并结合实际项目案例，说明管理和技术对数据治理的重要性。
一、数据治理的双重维度：管理与技术
数据治理是一个系统工程，它涉及数据的规划、组织、监控和保护等多个方面。在这个过程中，管理和技术是两个不可或缺的维度。
管理维度关注的是数据治理的策略、流程和组织结构。它要求企业建立明确的数据管理政策，规范数据的采集、存储、使用和共享流程，确保数据的准确性、一致性和安全性。同时，还需要设立专门的数据治理机构，负责数据治理的规划、实施和监督，确保数据治理工作的有序推进。
技术维度则侧重于数据治理所需的技术工具、平台和方法。这包括数据集成技术、数据质量控制技术、数据安全防护技术等，这些技术为数据治理提供了强有力的支撑。通过采用先进的技术手段，企业可以实现对数据的自动化管理，提高数据处理的效率和准确性，降低数据风险。
二、管理与技术的深度融合：数据治理的核心
在数据治理中，管理和技术不是孤立的，而是相互融合、相互支撑的。管理为技术提供了方向和框架，技术则为管理提供了实现手段。只有将管理与技术深度融合，才能发挥数据治理的最大效能。
首先，管理需要技术的支持来实现精细化、高效化的数据治理。例如，通过采用大数据分析技术，企业可以对数据进行深入挖掘和分析，发现数据中的价值信息，为决策提供支持。同时，利用数据质量管理工具，企业可以实现对数据质量的实时监控和预警，确保数据的准确性和可靠性。
其次，技术也需要管理的引导和规范才能发挥最大效用。技术的选择和应用需要符合企业的战略目标和业务需求，这就需要管理层面进行规划和指导。此外，技术的使用也需要遵循相关的法律法规和行业标准，确保数据的安全和合规性。
三、实际项目案例：管理与技术共舞
以某大型银行的数据治理项目为例，我们可以更直观地看到管理与技术在数据治理中的重要作用。
该银行在推进数字化转型的过程中，面临着数据质量不一、数据孤岛众多等问题。为了解决这个问题，银行决定实施数据治理项目。在项目初期，银行首先成立了数据治理委员会，负责制定数据治理策略和规划。同时，引入了先进的数据集成和质量控制技术，对数据进行整合和清洗。
在项目实施过程中，管理与技术相互协作、相互促进。数据治理委员会根据业务需求和技术能力，制定了详细的数据治理流程和规范。技术团队则根据这些流程和规范，开发了数据治理平台，实现了数据的自动化管理和监控。通过不断的优化和调整，数据治理项目取得了显著的成效，数据质量得到了显著提升，数据价值得到了更好的发挥。
这个案例充分展示了管理与技术在数据治理中的重要作用。没有管理的引导和规范，技术很难发挥最大效用；同样，没有技术的支持，管理也很难实现精细化、高效化的数据治理。只有管理与技术深度融合，才能推动数据治理工作的顺利开展。
四、结语：管理与技术共筑数据治理的未来
随着数字化转型的深入推进，数据治理的重要性日益凸显。未来，数据治理将更加注重管理与技术的融合与创新。一方面，企业需要不断完善数据治理的管理体系，提升数据治理的战略地位和组织保障；另一方面，也需要积极探索和应用新技术、新方法，提升数据治理的技术水平和效率。
同时，我们也需要认识到，数据治理是一个持续的过程，需要不断地进行迭代和优化。在这个过程中，管理与技术将始终相伴相随，共同推动数据治理的不断发展和完善。
总之，数据治理是管理和技术的融合体，二者相辅相成、缺一不可。只有充分认识到管理与技术在数据治理中的重要性，并不断加强二者的融合与创新，我们才能更好地应对数据时代的挑战，实现数据的价值最大化。
