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数据治理：理解并设定目标与战略

当我们谈论数据治理时，我们到底希望达到什么样的目标呢？从不同的角度出发，例如ToB厂商、咨询公司以及实际业务的公司，对数据治理的预期目标都有所不同。本文将深入探讨这些不同的视角和目标。

对于ToB厂商而言，数据治理往往关注的是提供一套数据治理工具产品，这可能包含数据标准模块、数据安全模块等多个模块。厂商的主要目标是确保这些工具能够解决企业的实际问题，提高企业的数据管理能力。

咨询公司则更侧重于通过数据治理来制定架构、规章制度和战略目标。他们希望通过咨询和指导，帮助企业建立完整的数据治理体系，从而实现数据的规范化管理。

而对于实际业务的公司来说，数据治理的目标更偏向于解决实际问题。他们希望通过数据治理提升数据质量，打通数据孤岛，加强数据安全，并最终发挥数据价值。他们的目标是解决所有与数据相关的问题，并期望通过优化数据管理来产生更大的价值。

当我们理解数据治理的目标时，我们可以将其分为两部分来理解：一部分是数据管理，主要是解决数据质量、数据流向等问题；另一部分是数据治理，主要是通过制定、等手段来规范数据管理过程。当我们设定数据治理的目标时，需要考虑这两个方面。具体来说，我们可以围绕以下九个模块来设定目标：数据目录、数据源、数据架构、标准、质量、指标、安全、价值和文化。我们还需要考虑、、工具、业务和数据这五个维度。我们的目标就是在这九个模块中，对这五个维度进行清晰的梳理和说明。

个人对于数据治理的目标的理解是：通过明确的数据治理框架和策略，确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。这需要我们围绕九个模块，详细阐述在每个模块中需要怎样的、、工具、业务和数据支持。这九个模块包括：数据目录、数据源、数据架构等，每一个模块都需要我们从五个维度进行深入分析和说明。按照这个框架进行数据治理的实操，就是数据管理。

本文试图给出一个个人化的数据治理定义和目标设定方式。在下一章中，我们将探讨启动数据治理所需的契机和环境条件。数据治理的成功与否往往取决于合适的契机和环境条件，包括时间、事件和人物等因素。为了更好地推动数据治理的实施，我们需要明确这些契机和环境条件的重要性。