在我们提供的数据中，哪些是真正需要优先治理的呢？这是任何数据治理项目开始之前都需要解决的问题。正确地确定了数据治理的优先级，不仅可以帮助我们将有限的资源用在刀刃上，更能实现数据治理的最大价值。下面数聚就深度为企业管理者解读如何确定数据治理的优先级
一、数据多元化，如何找准治理重点
在日趋复杂的大数据环境中，数据的种类越来越丰富，包括业务数据、日志数据、传感器数据、社交数据等等。在这些数据中，哪些数据是优先治理的对象，往往并没有一个固定不变的答案。这个答案需要根据具体的业务场景、需求、目标和实际条件来判断。所以，尽管不能给出一个一劳永逸的答案，我们还是可以提供一些思考方向，帮助你找到适合自己的答案。
二、与业务价值密切相关的数据优先
首先，与业务价值密切相关的数据，是最有可能被优先治理的对象。只有那些真正被业务所需，能够真正锁定业务痛点，解决业务问题，才能在数据治理中展现其价值。
例如，一个电商公司中，如果要通过数据分析提升销售量，最需要治理的就是销售数据、用户行为数据等，理解用户行为和购物志向，制定更有针对性的销售策略。如果一个金融公司希望获得贷款客户的信用评估，那么客户的信用数据、收入数据等就是需要优先治理的对象。
三、数据质量决定数据治理级别
只有那些质量较高的数据，才是优先治理的对象。数据质量是数据价值的基础，质量低下的数据在治理过程中也很可能会带来重复的劳动，浪费人力物力。
举个例子，如果一个公司的数据中，存在大量的数据冗余，数据不一致等问题，那么在开始任何数据治理工作之前，都需要先进行数据质量清洗，保证数据的简洁和一致。
四、符合法规合规的数据优先
在当前越来越严格的数据保护和隐私保护法规影响下，符合法规要求的数据治理也十分重要。这些包括用户隐私数据、敏感信息数据等。通过合规的数据治理，可以避免公司面临法律风险，也能确保公司的合规经营。
在数聚股份看来，虽然不能一概而论，故而数据治理的优先级应当根据具体的业务场景，业务价值，数据质量以及法规要求等因素来考量。但是，有一点是可以肯定的：只有找到了真正需要治理的数据，我们才能更好地发挥数据的价值，实现企业的数据驱动奋斗。结果就是我们看到了更多的盈利，减少了风险，提高了效率，并最终实现了我们的目标。只有这样，我们才能说，我们进行的数据治理，才是真正有价值的数据治理。