隨著企業數字化轉型的加速，數據管理成為了企業創新、競爭與發展的重要基礎。然而，由于頂層設計缺失、歷史原因等因素，企業內部存在數據煙囪和信息孤島問題，數據無法充分共享，造成了數據存儲成本和管理成本的浪費，同時也增加了數據應用的法律風險和產品維護及開發成本。如何正確地治理數據呢?

以下是正確治理數據的十個關鍵步驟：

1. 整理業務規則，統一數據定義

對于企業的不同業務系統和管理系統，根據業務屬性明確數據定義，以提高數據質量。企業需要通過梳理各部門和系統的業務規則，定義公司內部數據對象的標準，統一數據訪問方式和機制，以提高數據質量。此外，在整理業務規則時，還需要關注數據的來源和輸入格式，確保數據源可靠、格式統一。

2. 跟蹤外部數據來源

在數字化轉型過程中，第三方數據是構成分析解決方案的重要元素之一。因此，企業需要建立可行模式以保證外部數據的正確性，如與第三方數據供應商建立長期穩定的合作關系，并逐步建立數據交換和共享機制。

3. 確認影響業務的關鍵數據指標

企業需要明確自己的關鍵數據指標，根據業務需求對數據進行有針對性的治理。通常情況下，企業的關鍵指標包括客戶流失率、市場份額、營銷成本等方面的數據指標。

4. 分析關鍵業務的數據質量

通過建立數據分析模型，對企業內部支持關鍵業務流程的系統及程序的數據質量進行分析，從而預測未來的數據質量。除此之外，企業還可以通過數據采集和處理工具對數據進行分析、處理、清洗等操作，以提高其數據質量。

5. 創建數據自動化管理調控體系

建立自動化管理體系，把關數據治理到數據應用的整個流程，在績效考核、分析決策和基礎數據質量之間建立明確的自動化反饋機制，以業務結果反饋數據治理效果。

6. 檢測數據質量對業務的影響程度

企業需要通過業務影響程度測量數據質量，幫助企業篩查無價值數據，并定期評估數據質量對業務結果的影響。此外，隨著市場需求和新業務場景的出現，企業需要及時作出調整和改進。

7. 聽取、溝通業務需求，有針對性地治理數據

企業需要認真聽取業務部門對數據的需求，借助有效的溝通手段，形成行動計劃，探索數據內部潛在問題，為分析決策提供支撐。在溝通過程中，企業需要重視用戶反饋，并通過持續改進，不斷優化自身的數據治理效果。

8. 創建數據質量動態感知臺監控數據治理進程

企業需要創建數據質量動態感知臺，根據KPI和關鍵業務操作流程進行數據質量的績效評估，幫助企業管理數據風險，并創造更多降低運營成本的機會。在實際操作中，企業也應注重數據質量的動態監測和控制，并及時發現和解決問題。

9. 建立學習-分享-培訓機制

企業需要建立一套學習-分享-培訓機制，鼓勵團隊成員將發現的數據問題及時共享給其他成員，一起討論數據治理的解決措施，幫助團隊成員提升自身能力。此外，企業還應注重團隊成員的技能培訓和專業知識傳承，持續提升團隊的整體水平和創新能力。

10. 避免“IT怪圈”

避免因數據治理不徹底進入IT怪圈的循環，應該打通企業的內外部數據，實現業務部門對數據的隨時響應，提高數據應用的效率。企業還應優化組織結構，建立協同溝通機制，促進企業內外部數據的有效流通和共享，以推動數字化轉型的順利進行。

以上十個步驟能夠降低數據管理成本，規避數據應用的法律風險，降低產品維護及開發成本，提高企業的數字化轉型效率和競爭力。