数据治理工作应作为企业的一项常态化业务，数据治理绩效考核应融入企业管理的组织绩效考核体系。

 01 数据治理的4个考核原则

1. 公平公正原则2. 严格原则3. 公开透明原则4. 客观评价原则

 02 数据治理的6类考核指标

1. 数据治理绩效考核的难度

与企业的销售、采购、生产、财务等相比，数据治理是企业业务中.困难的领域，一个重要的原因是数据治理的成效难以量化。销售、采购、生产、财务这些业务都是可以用数据量化的，比如产品销售量、物资采购量、生产消耗量、产量、财务收付款数量等，而“企业的数据治理是否奏效”这样的问题常常让人不知如何回答。

2. 建立绩效指标体系的3个要素

企业需对数据治理的目标进行分解，建立可量化、可执行、可度量的数据治理指标体系。了解企业亟待解决的问题、治理的目标及解决问题的影响，能够得出需要改进的内容，形成数据治理的指标。使用指标来衡量数据治理的成功对实现数据目标至关重要，可以帮助企业走上正确的数字化转型道路。

3. 数据治理的6类考核指标

数据治理的绩效考核可以从数据治理人员、数据质量问题、数据标准贯彻、治理策略执行、技术达成、业务价值实现等6个维度考量。

数据治理指标体系的建设应涵盖数据治理的组织人员、制度流程保障、技术措施等方面，突出数据录入、审核、维护、备份、安全等重点环节，进行指标量化。表2给出了一个数据治理考核评价指标的示例。 

 03 数据质量的6种检查办法

1. 记录数检查法

适用范围：对于数据表中按日期进行增量加载的数据，当每个加载周期的记录数为常数值时，需要进行记录条数检验。

2. 关键指标总量分析法

适用范围：本表中的字段与其他表中的字段具有相同的业务含义，从不同的维度统计，存在汇总关系，且两张表的数据不是经同一数据源加工得到，满足此条件时，需要进行总量检验。

3. 历史数据对比法

适用范围：通过对比反映数据短期或长期趋势时，需要使用历史数据对比法。

4. 值域判断法

适用范围：可以确定事实表中字段的取值范围，且可以判断不在此范围内的数据必定是错误的，满足此条件时，必须进行值域判断法。

5. 经验审核法

适用范围：数据无法量化或量化界限无法评定的情况下，使用人工经验审核法。

6. 匹配判断法

适用范围：对于与相关部门提供或发布的有关数据口径一致的数据，可以使用匹配判断法。

 04 数据治理的4种考核方式

1. 日常考核1）及时性考核2）准确性考核3）规范性考核

2. 定期考核3. 系统自动考核4. 人工考核

绩效考核机制是企业数据治理的各项制度有效推进和落实的重要保证，它能帮助企业有效执行数据标准，提升业务操作的规范性，提高数据质量。绩效考核机制也是形成并固化数据文化的重要手段，通过制度约束和绩效考核，培养企业员工的数据素养，从而促进业务效率提升。

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