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- 數據治理，就是用統一的數據管理規則，確保數據質量，讓企業的數據清潔、完整、一致。
- 數據治理不是IT問題，而是業務問題。
- 每一個數據，必須由對應的業務部門承擔管理責任，而且必須有唯一的數據Owner。
- Owner最基本的職責，就是要確保關鍵數據被識別、分類、定義以及標準化，確保數據的定義在公司範圍內是唯一的。
- 數據Owner還要保證自己管理的數據的質量，要關注自己的數據服務，去滿足公司其他部門對自己管轄的領域數據的需求。如果數據問題出現爭議，Owner還負責進行裁決。
- 華為的做法是為每一個業務部門都配備一個數據管理部，這十幾個數據管理部的責任，就是幫助每個部門的業務主管從專業的視角，按規範去定義數據。
- 我們還有一個公司級的管控組織，由各個領域的首席專家組成的委員會，在每週的會議上專門對數據架構進行評審，單個業務部門定不了的事兒，可以通過委員會討論確定下來。
- 第二個重要經驗就是必須建立起一套企業級的數據綜合治理體系。
- 華為公司有數據管理的總綱，由任總簽發，明確了華為數據治理的最基本原則。其次，還有三大政策，包括信息架構管理政策、數據質量管理政策和數據源管理政策。
- 數據是一種新的生產要素，是企業的重要資產，那就應該像實物資產一樣，有成體系的管理辦法，才能為數據治理的高效運行提供保障。
- 企業的主數據是最為重要的一個數據類別，對它的精度要求就很高。主數據一旦出錯，治理的成本就會高出很多倍。對華為來說，主數據就是客戶信息、產品信息，它們會被各個部門經常、反複調用，如果出錯了，就會牽連面很廣，合同、訂單、物流等等都會跟著出錯，企業的損失就大了。
- 華為數據治理的經驗是，就要盯著價值幹。
- 看得見的價值，不只是讓從事數據治理工作的同事得到正反饋，也讓公司其他同事都看到了數據治理帶來的收益，對華為的數據治理而言，就會形成良性循環。
- 寧願慢一點，也要想好了再做。比如華為之前就出現過，制度沒成熟，業務也沒定義清楚，但IT衝上去做了開發和系統搭建，結果就是需要花好幾倍的精力去清理數據。
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