在数据世界里，我们经常提到 “治理”与“质量”。这些术语听起来专业，但其实可以用一个熟悉的场景来理解—国庆游行。
每年八月三十一日的国庆日游行，总是井然有序。从军乐队、彩车到文化表演，所有队伍都依照著各自的顺序登场。观众看到的是一场完整的盛典，但背后其实是一项庞大的规划工作：谁先出场？表演时间如何控制？旗帜和服装要统一色彩？
这场游行之所以能顺利举行，不是因为队伍自然而然就能整齐划一，而是因为背后有著清楚的规划与标准。游行队伍需要依序出场，服装颜色就必须统一，表演时间需要控制。观众看到的是一场庄严而有序的盛典，但如果少了规范和检查，那么现场就会乱成一团。这个“秩序”与“品质”，也正是数据治理与数据质量的最佳写照。
数据治理：让队伍不再各走各路
在一场游行里，必须有人规定：谁负责指挥？谁先走？哪些动作应该保持一致？这些规范的存在，确保所有人能朝同一个方向前进。
数据治理 (Data Governance) 也有同样的角色。它关心的不是数据本身，而是“谁负责哪些数据?”，“如何使用?”，“如何存取?”，“要遵守什么规则?”。
没有治理的数据，就像没有总指挥的游行。就如同每个部门各自为政，数据定义不一，格式不同，最终无法整合出完整的全貌。
举个例子，假设一家企业的不同部门都在保存客户名单：销售部写“陈小明”，客服部写“Tan Siew Ming”，市场部只记“小明”。这些名字看似不同人，其实都是同一位客户。若没有统一的治理规范，企业最后连“到底有多少客户”这个最基本的问题都回答不准。
数据质量：坏数据就像破损的旗帜
治理能确保队伍有秩序，但如果服装破损、旗帜褪色，或者乐队走错拍，即使秩序再好，观感也会大打折扣。这就是数据质量 (Data Quality) 的比喻。
数据质量关注的，是数据的正确性、完整性与一致性。错误的数据就像破损的旗帜，不仅无法代表国家的荣耀，反而会让人质疑整个仪式的价值与专业。
对企业而言，坏数据的代价是非常直接的。如果零售商的销售数据不准确，那就会误判商店最畅销的产品。如果医院的病历资料缺漏，医院就可能因为低估某疾病的严重性，而导致药物或医护人手分配不足。如果政府的低收入群体申请数据不准确，就会造成资源分配不均，有人需要帮助却拿不到补助。如果学生就学率的数据重复或错误，就可能会错误判段哪个地区需要更多学校或师资。
多元需要规范，也需要品质
马来西亚的国庆游行最吸引人的地方在于“多元中的和谐”。来自不同州属、民族和文化的队伍，共同展现国家的特色。这份和谐并非偶然，而是靠清晰的部署规划与严谨的执行。
数据环境其实一样多元。资料来源可能来自销售系统、客服纪录、社交媒体、IoT感测器等。若没有统一的治理规范，那么这些数据就会像各自为政的队伍。若没有质量把关，它们即使聚在一起，也会像破损的旗帜和走错拍的乐队，让人无法信任。唯有治理与质量并重，才能把多元数据整合成一个完整、可靠的画面与内容。
展望：数据时代的“国庆游行”
随著马来西亚推动数码经济和智慧国家蓝图，我们其实正在准备另一场更大的“游行”——数据驱动的发展蓝图。
政府：若能建立良好的数据治理机制，就能在公共政策上做出更准确的决策，例如医疗资源分配、城市交通规划。
企业：若能确保数据质量，就能精准掌握顾客需求，提升市场竞争力。
个人：若具备数据素养，就能避免被错误讯息误导，作出更理性的选择。
国庆游行的秩序与品质，提醒我们自由不等于无序，而数据的价值也不是自然而然能产生的。它需要治理来建立秩序，需要质量来确保可信。当我们把这种态度应用到数据时代，才能真正让数据成为推动国家与企业前进的力量。
