【企業指南】數據治理是什麼？解密數據資產、控管合規風險的關鍵指南，實現數據

數據爆炸時代，為什麼企業需要數據治理（Data Governance）？因為企業所累積的數據量以幾何級數成長，但又面臨數據品質不佳、數據孤島、數據散亂難以整合等多項痛點。不僅影響決策的準確性，更降低數據資產的利用效率。藉由數據治理，落實系統化管理，規範數據收集、儲存與使用流程，有助於提升數據完整性與安全性，解決數據碎片化問題，促使企業在茫茫一片數據海之中，高效運用數據資源。

數據治理不是一個單純的技術工具或IT專案，而是企業針對數據資產所建立的一套體系，涵蓋策略、流程、人員、技術的管理框架。數據治理的核心目標，是建立一套全公司通用的決策權責機制與數據標準，確保企業數據資產在營運的生命週期中，能被有效且一致地管理、使用、監控和保護。

數據治理是一個跨部門的企業職能，主要圍繞以下三個關鍵概念。

1、    定義使用權責

明確定義誰對特定的數據資產負最終責任。這部分企業通常會設立數據治理委員會，並指派數據所有者（Data Owner）來定義數據的用途和標準，以及設立數據管家（Data Steward）職務，來執行日常的品質監控和規則遵循。

2、    標準化規範

數據要在公司內跨部門共用，就需要讓數據的格式、定義達到統一標準。因此數據治理委員會會設定通用數據詞彙表（Glossary）、制定數據品質規則。此舉確保從底層數據蒐集到頂層商業報表，所有關鍵術語都具有相同的定義，避免數據格式不一造成數據孤島。

3、    合規與風險控管

企業內擁有各種敏感數據（如員工個資、財務機密、商業專利等資料），因此需要擬定嚴格的數據安全和隱私保護規則。透過強制執行這些規則，確保數據的使用完全符合內外部法規要求，將數據洩露和濫用的風險降到最低。

數據治理的最終目標，是在確保數據品質、安全與合規的前提下，有效發揮數據的商業價值。因為有數據治理，讓數據的使用提供明確的框架及規範，讓企業的每位員工能信任他們所使用的數據，從而善用數據達成企業的戰略目標，將數據真正轉化成企業的長期競爭力。
 

成功的數據治理不能依賴單一策略推動，而需結合「推式策略」與「拉式策略」兩種思維，才能兼顧治理的權威性與實際落地效果。

• 推式策略（Push Strategy）：推式策略主要強調自上而下的系統化管理，等於是由企業高層發起，後續行動包含建立數據治理委員會、定義清晰的組織權責、制定標準流程，並強制要求所有部門遵循統一的數據標準，保障數據全生命週期的合規性。推式策略確保數據治理擁有足夠的權威，作為企業數據信任的基礎。
• 拉式策略（Pull Strategy）：拉式策略則聚焦於由下而上的需求驅動，要求數據治理團隊從業務部門的實際痛點、工作需求出發，根據實際數據應用場景，例如解決營收下跌、客戶留存率等關鍵營運KPI的問題。拉式策略確保了數據治理能快速展現商業價值，提高業務部門的參與程度，避免淪為單純的IT支出成本。

數據治理要持續運作，企業必須結合「推式策略」和「拉式策略」，並依循以下七個核心要素，進一步將數據視為可信賴的企業資產。
 

一、建立組織架構與決策權責

如上述所提到，透過建立具備高層支持的數據治理委員會，劃分清晰權責及跨部門協作，同時指定數據所有者、數據管家職務，作為數據治理工作的起點。

二、數據標準化與通用詞彙表

這部分上述也有提及，設定通用詞彙表和數據標準，進一步來統整企業內部的「數據語言」，確保所有關鍵術語、定義、格式與使用方式，在所有部門和資訊系統中維持一致。

三、數據盤點、分類與目錄管理

企業系統化對數據資產進行盤點和分類，識別哪些數據屬於敏感資訊、哪些是核心業務數據。透過建立數據目錄（Data Catalog）即是打造一份企業的數據地圖，完整梳理數據來源、用途和流向，進而提升數據的透明度、可控性與查找效率。

四、數據品質管理與持續監控

這是數據治理的常態性職責，必須持續監控數據的準確、完整、時效和一致。這部分會建議導入實時監控與持續審計機制，及早發現數據異常和品質問題，並設定自動或手動修復流程，確保數據處於「可用」狀態。

五、數據安全與合法合規

當前嚴格的法規下，此要素至關重要。企業必須落實嚴謹的存取控制和隱私保護機制，對敏感數據進行標記、加密或去識別化處理，確保數據處理流程完全符合GDPR、個資法等國內外法規，降低數據洩露和濫用的風險。

六、落實數據生命週期管理

數據治理涵蓋數據的生成、使用、儲存、歸檔到最終必要時的銷毀流程。這項要素有助於定義數據在不同階段的運用規則，確保數據不會被無限期儲存，特別是對於具有法律追溯期或隱私要求的敏感數據，必須建立機制依規定安全銷毀，進而降低儲存成本。

七、治理文化推動與改進

上述內容屬於技術及流程面，最後要強調數據治理的落實取決於「人」。企業要定期培養全體員工的數據意識與素養，將數據視為共有的企業資產，並導入改進機制，定期審查治理流程的執行狀況，確保能符合公司整體業務的需求。
 

一、技術與整合挑戰

企業數據來源眾多（如CRM、ERP、雲端數據庫、外部數據源），加上數據結構不同且分散在各個系統產生「數據孤島」，使得統一整合與標準化極為困難。對此，建議企業先進行全面的數據資產盤點與數據血緣分析（Data Lineage Analysis），識別對關鍵業務影響最大的核心數據域，並採取階段、分批次的整合治理策略。

二、組織與人力挑戰

數據治理涉及權責的重新劃分和新流程的導入，容易引起部門之間對數據所有權的爭議。建議數據治理由高層決策單位驅動，將數據文化與素養培訓納入常態工作，透過鼓勵而非懲罰，讓員工將數據治理融入工作的一部分。

三、策略規劃與效益挑戰

許多企業在推動數據治理，常被視為獨立的IT成本，缺乏與企業營收或戰略目標的直接連結，導致削弱支持度讓資源難以持續投入。建議數據治理先由業務需求驅動，找到實際業務問題作為切入點，並透過追蹤數據品質指標、合規風險降低等可量化指標，證明其長期商業價值。

數據治理不再是可有可無的選題，而是企業實現數位轉型、應對全球合規、將數據真正轉變為核心資產的基礎工程。現在，就是將企業數據，從單純的「資料」升級為有價值的「資產」的最佳時刻！