数据治理工程师是做什么的?

在数据治理的过程中，我们经常听到这样的观点：“数据质量是数据治理的核心，因为只有确保了数据质量，才能进行有效的数据治理。”、“没有高质量的数据，就无法做出高质量的分析和决策。”这表明数据治理工程师的角色至关重要。

然而，很多企业在构建数据治理体系时，往往会面临着各种问题： 在数据建设过程中，缺乏专业的技术人员进行管理； 在数据使用过程中，缺乏有效的工具和平台支撑； 如何才能做好数据治理呢？那就需要数据治理工程师来进行管理和监督了。

明确数据治理目标

首先，数据治理工程师需要明确数据治理的核心目标，也就是要解决哪些数据问题，并决定如何有效地管理和控制数据。

在这个前提下，我们可以对数据进行分类，主要分为两类：

需要受到严格管控的数据；对于这些数据，通过整理和统一数据标准来实现有效的管理和控制； 其他不需要特殊管控的数据。对于这些数据，我们需要通过构建一套完整的数据质量管理体系来确保其准确性和可靠性。这一体系将涵盖数据标准的制定、数据质量的监控、数据清洗和校验等多个方面，以确保数据的准确性和完整性，从而为企业提供更加可靠的数据支持。

在明确了这两类数据后，我们可以进一步明确数据治理的目标，也就是数据治理工程师要解决的具体问题以及采取的方法。

搭建数据治理组织

企业要搭建数据治理组织，要保证数据治理工作有专门的团队负责，并且要有专职人员负责数据质量的监控与评估，同时要保证组织内部的沟通机制，充分考虑到业务部门和技术部门之间的需求和问题，最后在整个组织中保持有效的沟通，从而保证数据治理工作顺利进行。

制定数据治理制度

在数据治理体系建设过程中，需要建立健全相关的管理制度和技术规范，形成制度化、规范化、流程化的数据治理体系。首先，需要明确数据治理的目标，明确数据治理的范围和对象，制定数据治理流程；其次，要根据企业的实际情况来制定制度规范和标准。例如：如果是一个制造企业，就需要建立一套符合企业自身情况的数据标准，以保证数据质量；如果是一个科技公司，则需要建立一套完整的信息系统规范来保证数据质量等等。同时，需要明确管理权限及相关职责分工。只有这样才能保证数据治理体系的建设和实施工作能有序、有效地进行。

实施数据治理项目

在确定项目的范围后，就可以开始实施数据治理项目了。首先要明确项目的目标和任务，然后选择合适的实施方法，包括项目计划、组织、配置、进度控制、成本、沟通和文档管理等，最后制定项目的预算。

监督数据治理成果

数据治理是一个长期的过程，在实施过程中，需要不断进行监控、评估和改进，以确保数据治理成果满足预期目标。在数据治理项目的实施过程中，要不断监督和评估数据治理成果，不断优化、完善和改进数据治理方案。

一般情况下，在项目的实施过程中，需要对以下几个方面进行监督： 1.项目进度：是否按计划实施了数据治理项目； 2.项目质量：是否达到预期的数据质量目标； 3.项目安全：是否有风险防范措施； 4.项目成果：是否满足预期的业务指标等。 只有这样才能更好地发现问题，进而解决问题，提高企业的业务竞争力。

作为数据治理工程师，我们需要利用悦数图数据库的强大功能，通过科学的方法和工具对数据进行有效的管理和控制，确保数据的准确性、一致性和完整性。只有这样，我们才能为企业提供可靠的数据支持，推动企业的数字化转型和升级。通过打通不同类型和标准的多种数据，实现数据资产有效统一的管理，我们可以帮助企业打破数据孤岛，实现更广泛的数据分析和利用。让我们共同努力，以数据治理为引擎，驱动企业的数字化未来！