當今的大型企業，內部分工日趨細化，采購、服務、市場、銷售、開發、支持、物流、財務、人力等各個環節，無不每時每刻產生著大量的數據。數據的格式也越來越多樣化，包括IT系統里存儲的結構化、非結構化數據，各樣電子文檔數據等。與此同時，企業管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪里來?我們能相信這些數據嗎?數據之間有什么樣的關系?誰能理解這些數據?
數據問題根源——零散化存放? ? ? ?大型企業在不同發展階段，會根據業務需求建設很多內部IT支撐系統，比如ERP(企業資源計劃)系統、CRM(客戶服務管理)系統、財務管理系統等，這些系統的分散建設，數據割裂，造成了數據零散化存放的現狀。?
基于數據作分析，首先需要數據的聚合，但由于生產系統和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統一，因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。
全面解決之道——數據治理? ? ? ?
根據DAMA(國際數據管理協會)的定義，數據治理(DG，Data Governance)是指對數據資產的管理活動行使權力和控制的活動集合(規劃、監控和執行)。作為DAMA數據管理職能框架的10項職能之一，起著指導其他數據管理職能如何執行的作用，它通過制定正確的政策、操作規程，確保以正確的方式對數據和信息進行管理。? ? ? ??
數據治理，指的是企業高層必須制定一個基于價值的數據治理計劃，確保董事會和股東可以方便、安全、快速、可靠地利用數據進行決策支持和業務運行。數據治理對于確保數據的準確、適度分享和保護是至關重要的。有效的數據治理計劃會通過改進決策、縮減成本、降低風險和提高安全合規等方式，將價值回饋于業務，并最終體現為增加收入和利潤。
數據治理的商業價值? ? ? ?
企業只有建立了完整的大數據治理體系，保證數據的質量，才能夠真正有效地挖掘企業內部的數據價值，對外提高競爭力。? ? ? ?首先，高質量數據是企業業務創新、管理決策的基礎。隨著互聯網企業對其他各行業的沖擊，加劇了市場的競爭，許多企業面臨收入增速放緩、利潤空間逐步縮小的局面，過去單純的外延式增長已經難以為繼。因此，必須向外延與內涵相結合的增長方式轉變，未來效益的提升很大程度上要依靠企業的內部挖潛實現，這從客觀上對企業的創新能力提出了更高的要求，而提升企業內部數據管理的精細化水平，是企業開展業務創新和管理決策的重要基礎，能夠為企業創造巨大效益。
其次，標準化的數據是優化商業模式、指導生產經營的前提。許多企業的 IT 系統經歷了數據量高速膨脹的時期，這些海量的、分散在不同角落的數據導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度，形成了一個個系統豎井。系統之間的關系、標準化數據從哪里獲取都無從知曉，通過數據治理工作，可以對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，通過數據標準化可以防止數據的混亂使用，確保數據的正確性及質量，并可以優化商業模式，指導企業生產經營工作。
最后，多角度、全方位的數據是企業開展市場營銷、爭奪客戶資源的關鍵。數據已成為企業最核心的隱形財富，誰掌握了準確的數據誰就能獲得先機，在當前競爭日益激烈的市場上，企業如何在不同的細分市場構建客戶畫像、開展精準營銷，如何選擇競爭策略、進行經營管理決策，都必須基于360度全方位、準確的客戶數據加以分析判斷才能得出。??
利用數據治理軟件主要解決企業不同來源數據集成過程中遇到的問題，需要數據治理軟件能夠為企業提供統一的元數據集成、數據標準管理、數據模型設計、數據質量稽核、數據資產目錄、數據分析服務等能力。
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