CDGA|到底怎么才能做好数据治理呢？

近几年来很多企业因为需要数字化转型都在做数据治理，但是并没有达到预期效果，甚至很多都失败了，那么到底怎么才能做好数据治理呢？
其实，数据治理是针对企业的系统级工程，在实施过程中会牵涉企业的各个部门以及全体员工，需要有足够的权限、高层的关注、资深的经验技术以及强大的执行力。

做好数据治理具体发力点体现在以下几点：
1、组建数据治理团队，给予实际管理权限
企业高层管理人员应该组建一支对数据治理有足够认识，在企业中有足够工作经验，有充足管理经验的数据治理团队，并在幕后持续进行关注，给予足够权限，保证各部门员工配合。
2、评估数据质量，确定数据治理任务
开始数据治理任务前，数据治理团队应该以数据的完整性、准确性、及时性、一致性、唯一性作为标准，从数据分析角度评估企业当前数据质量，根据反馈来确定数据治理任务。
3、规范业务流程，建立规则文档
数据治理团队可以选择从业务流程，也就是数据产生的源头开始，对其进行规范化、流程化、标准化处理，并建立相关业务规则文档，保证业务部门能够在人员流动中保持数据治理意识。
4、确认业务指标，划分数据层级
在数据治理工作中，对数据进行指标、标签分类非常重要，数据治理团队可以和业务人员沟通协调，并要求合作为业务数据建立对应的指标体系，划分核心数据指标，进行分类分级。
5、进行信息化建设，优化数据机制
数据治理团队可以为企业进行信息化建设，安装业务信息系统，让业务数据能够自动传输到对应数据库，更进一步，还要部署商业智能BI，让不同数据库中数据经过ETL处理，自动存储到数据仓库。
6、建立监控预警机制，关注异常数据
在完成信息建设后，数据治理团队可以利用商业智能BI，协调分析和技术人员制作企业核心数据可视化监控页面，根据KPI指标和关键业务节点制定图表内容，实时查看企业异常状况。
7、完善业务数据闭环，促进数据可持续健康发展
数据治理团队可以对整个数据治理周期流程进行整合，形成一套完整的“业务-数据-处理-存储-调取-利用-分析-可视化-预警-决策-业务”闭环流程，让数据在过程中不断优化，持续提高数据质量。
想要做好数据治理最离不开的就是数据治理人才，只有足够多的数据治理人才加入其中，企业的数据治理之路才会顺利，才能取得最后的成功。
为了解决社会对数据管理人才的紧迫需求，规范化数字要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三项要求，DAMA中国决定建立一个长期的“数据人才”成长计划，面向个人开展培训认证。
为了便于国内广大数据从业者学习相关认证，DAMA中国以国际数据管理协会(简称“DAMA国际”) DAMA数据管理知识体系为基础，结合国内实际需求，对DAMA国际数据管理专业人员认证( CDMP )的考试语言、考试形式、考试内容、证书类型等进行了适当本地化重构。

重构后认证考试分为数据治理工程师( CDGA )和数据治理专家( CDGP )，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。

报考要求
CDGA：专科及以上学历获得者；
CDGP：（*先获得CDGA证书才可以报考CDGP）
·博士学位获得者；
·硕士学位获得后，从事IT相关工作1年以上者；
·本科毕业后，从事IT相关工作3年以上者；
·专科毕业后，从事IT相关工作5年以上者。