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在企业运营中，各个业务部门的成功与否都是直观且易于量化的，像销售部门卖了多少产品又为企业带来多少盈利，这些都能用具体的数字来说话。但当谈到数据治理的成效时，许多企业与决策者却感到迷茫。

数据治理的重要性不言而喻，但其成效却常常隐藏在数据的质量、安全性、合规性之后，难以直接用数字来衡量。为了更清晰地展现数据治理的价值，我们需要打破传统的量化难题，建立一套科学、合理的数据治理指标来衡量其成效。软信总结归纳了四大关键指标，旨在帮助企业更轻松地衡量数据治理计划的成功与否。

数据治理指标，作为数据治理效果的量化评估标准，其核心价值在于：

• 向关键利益相关方证明数据治理的业务优势
• 获得高层的支持与认同
• 掌握数据治理计划的实施情况
• 确定数据治理中需要改进的地方

一些常见的数据治理指标包括：

1、数据质量指标

数据准确性：将数据样本与可信来源进行比较，计算样本中准确数据的占比，从而衡量数据的准确性。

数据完整性：根据组织确定的标准和要求，检查数据样本中缺失的信息（如地址、联系方式等）。

数据一致性：评估来自不同数据源（部门与部门之间、文件与文件之间）的数据一致性，如业务含义、质量规则是否一致。

数据及时性：关注数据更新的速度，确保数据反映最新情况。

数据唯一性：确保数据在数据表中的唯一存在，通过发现是否存在多少副本以及它们的位置来衡量数据唯一性，避免冗余。

2、数据安全指标

数据加密：衡量敏感数据加密的百分比，防止未经授权的访问。

数据泄露事件：记录数据泄露事件的数量。

用户访问监控：监控访问日志和用户活动，以确保只有授权用户能够访问敏感数据，并可用于识别潜在的安全风险。

3、数据合规指标

数据访问控制：监控访问控制的有效性，以确保只有授权个人可以访问个人和敏感数据。

监管合规：衡量组织对数据隐私法规的遵守情况，如 GDPR 、《中华人民共和国个人信息保护法》，降低法律风险。

数据保留：根据法律要求或企业政策要求，某些数据必须存储一定时间。这被称为数据保留，对这一指标进行监控以确保数据在必要的时间段内保存。

4、其他数据治理指标

数据可用性百分比：评估关键数据资产可供使用的比例。关注这一指标，有助于确保数据在需要时可访问，从而保证业务的连续性。

• 如何衡量：数据源或系统的总正常运行时间除以总时间（通常以月或年为单位测量）。

数据资产的使用和采用率：业务部门、团队一段时间内对数据资产的使用情况，该指标主要评估数据治理策略在促进数据驱动文化方面的有效性。

• 如何衡量：盘点可用数据资产总数，并统计部门实际访问的数据资产数或查询数，计算其占数据资产总数的百分比，以评估数据使用率。还可以跟踪谁在使用，谁没有使用。为此可以使用数据血缘工具。

数据事件发生率：数据事件包括数据丢失、数据泄露、数据不准确事件以及对组织产生负面影响的其他数据事件。发生率越低代表数据准确、数据安全性更好。

• 如何衡量：统计基于指定时间段内发生的事件数量。

数据符合组织的标准：数据符合既定标准或格式的比例。统一数据标准便于组织使用数据。

• 如何衡量：对数据集进行审计或使用自动检查，来发现和识别不符合要求的数据。

数据治理培训和意识水平：评估员工对数据治理政策、实践培训等的了解程度，确保数据治理理念深入人心。

• 如何衡量：对员工进行调查，监测完成数据治理培训的员工百分比，或跟踪测验分数。

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一个成功的数据治理计划离不开精准的指标衡量和持续的优化改进。企业应高度重视数据治理工作，通过跟踪关键指标，全面评估治理成效，及时发现并解决问题，推动数据治理体系不断完善。