在 Martech 領(lǐng)域，有一個(gè)小眾又重要的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)治理。說它小眾，是因?yàn)檫@個(gè)詞在 Martech 中很少被提及；說它重要，是因?yàn)樗h(yuǎn)超市場側(cè)應(yīng)用的范圍，而是企業(yè)級(jí)管理的重要一環(huán)。在近期的調(diào)研中，超六成企業(yè)將大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)與數(shù)據(jù)治理作為 2021 年的“十四五”戰(zhàn)略規(guī)劃；“數(shù)字化轉(zhuǎn)型 + 數(shù)據(jù)治理”的解決方案成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長的共同選擇。根據(jù)沙利文與頭豹研究院的調(diào)研，2018 至 2024 年，數(shù)據(jù)治理在大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中預(yù)算占比逐年升高，數(shù)據(jù)治理市場將保持 39% 的年復(fù)合增長率到達(dá) 325.5 億元。

當(dāng)前國內(nèi)充分吸收國外數(shù)據(jù)治理先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)后，全國范圍內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)意識(shí)升級(jí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)安全需求進(jìn)一步增強(qiáng)。國家層面高度重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，全行業(yè)提倡數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)治理。標(biāo)志性事件是 2019 年十九屆四中全會(huì)首次將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素并列，至 2020 年中共中央國務(wù)院在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》中，進(jìn)一步提出要“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”。同時(shí)在 2021 年 6 月 10 日，第十三屆全國人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)第二十九次會(huì)議通過《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》，更是將數(shù)據(jù)安全治理提升至前所未有的高度。在這一階段，我國全行業(yè)全面鋪開數(shù)據(jù)治理，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

那數(shù)據(jù)治理究竟是什么？其實(shí)，數(shù)據(jù)治理的概念在業(yè)界尚未定論，DAMA（國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)）認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理（Data Governance，DG）指的是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)力和控制的活動(dòng)集合（計(jì)劃、監(jiān)督和執(zhí)行）。DGI 則認(rèn)為，從廣義來說，數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)相關(guān)事項(xiàng)作出決策的工作。從狹義來說，數(shù)據(jù)治理是與信息相關(guān)過程的決策權(quán)與問責(zé)制度體系，根據(jù)商定的模型執(zhí)行，確定誰能夠?qū)κ裁葱畔⒉扇∈裁创胧约笆裁磿r(shí)候、在什么樣的情況下使用什么方法。

在國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)的定義中，阿里研究院認(rèn)為：數(shù)據(jù)治理即建立在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、訪問、驗(yàn)證、保護(hù)和使用之上的一系列程序、標(biāo)準(zhǔn)、角色和指標(biāo)，以期通過持續(xù)的評(píng)估、指導(dǎo)和監(jiān)督，確保富有成效且高效的數(shù)據(jù)利用，促進(jìn)跨組織協(xié)作和結(jié)構(gòu)化決策，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。頭豹研究院認(rèn)為：在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)與生產(chǎn)環(huán)境中，圍繞具備更高可用性的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型，規(guī)劃構(gòu)建“采集、存儲(chǔ)、管理、服務(wù)”一整套制度體系的系統(tǒng)工程。此外，在阿里研究院調(diào)研中，總結(jié)了數(shù)據(jù)治理的相關(guān)學(xué)者的界定，在此不再贅述。

綜合以上各家之言，可以說數(shù)據(jù)治理既是一個(gè)管理概念，又是一個(gè)技術(shù)概念。它是一個(gè)組織進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀的基礎(chǔ)，也是所有數(shù)據(jù)應(yīng)用的根基，它的好壞直接影響數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)治理可以具體為營銷和運(yùn)營解決怎樣的問題呢？我們認(rèn)為，主要有以下三點(diǎn)：

第一是打通團(tuán)隊(duì)和組織。有些反常識(shí)的是，企業(yè)數(shù)據(jù)用不好最重要的因素并非技術(shù)困難，而是管理問題。比如，未設(shè)立數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵角色權(quán)力和責(zé)任、數(shù)據(jù)治理各個(gè)相關(guān)角色缺乏共同語言、多個(gè)部門之間配合不到位等等。這時(shí)，一個(gè)好的數(shù)據(jù)治理方案，可以重塑各部門組織架構(gòu)與合作方式，明確數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的責(zé)任，將數(shù)據(jù)工作流程化、規(guī)范化，提升組織產(chǎn)出效率。

第二是積累“有效”的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。當(dāng)下企業(yè)普遍存在數(shù)據(jù)源太多、太雜的問題，比如數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、類型不統(tǒng)一、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存、用戶行為數(shù)據(jù)和客戶基本信息割裂，導(dǎo)致整體數(shù)據(jù)獲取和對接的成本較高。這時(shí)我們可以治理多種數(shù)據(jù)源，確保公司各渠道數(shù)據(jù)采集的完整性，并通過規(guī)范的 ETL 與數(shù)據(jù)模型，用 ID-Mapping 構(gòu)建統(tǒng)一用戶體系，從而幫助企業(yè)打造有效的客戶主題的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

第三是驅(qū)動(dòng)數(shù)字化應(yīng)用落地。我們在購買 Martech 工具時(shí)，總是將應(yīng)用場景想象得非常美好，然而實(shí)際應(yīng)用中卻發(fā)現(xiàn)距離落地遙遙無期，其中的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù)質(zhì)量如何管理。通常企業(yè)面臨的場景是：源頭的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)和接入數(shù)據(jù)的質(zhì)量無法保證，只能對上游數(shù)據(jù)做人為修復(fù)，隨著時(shí)間變長，雜質(zhì)越來越多，能用的越來越少，系統(tǒng)功能再好也只能報(bào)廢。這時(shí)，我們做好從源頭到應(yīng)用系統(tǒng)的全局?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控尤其重要，擁有干凈的數(shù)據(jù)和統(tǒng)一的用戶體系，才可以實(shí)實(shí)在在地賦能業(yè)務(wù)運(yùn)營中的分析場景和營銷場景，這才是上期科普中我們曾提到的 Martech 數(shù)據(jù)根基。