大數據時代的到來，讓政府和企業看到了數據資產的巨大價值，一邊忙著出臺激勵政策，一邊忙著探索應用場景、商業模式，建設技術平臺。
而在建設大數據版圖的同時，
數據治理是無論如何都不能忽視的一環。如果沒有數據治理，
數據質量就沒有保證，大數據的挖掘和應用就更無從談起了。
數據治理看上去很高大上，其實就那么回事，我們沒必要把數據治理想得那么復雜那么難。做好數據治理其實只需要做到兩點：承上和啟下。
呈上是指，與信息化類似，數據治理也是一把手工程，需要由高層來推動，協調各業務部門和技術部門的配合，否則數據治理就無法落地；
啟下是指，技術部門和業務部門要對數據足夠重視，數據治理是一個系統性工程，最終離不開技術人員的實施落地。
數據治理，到底是治理什么數據呢？
關于數據分類，每個人都有自己標準，這里我列舉一種常見的分類方式，大家不必糾結。
通常來說，我們會把數據分為：
主數據、交易數據、參考數據、元數據和統計分析數據（指標）。
我們對數據分類，不是為了分類而分類，而是在對每一類數據進行數據治理是，關注點、方法和效果都不一樣，需要區別對待。
下面簡單談一下對各類數據的一個理解。
主數據：關于業務實體的數據，描述組織內的“物”，如人、地點、客戶、產品等。通過上帝視角對企業主要的“人”和“物”有個全局把控，為其建立現實和數據領域的唯一標識。
交易數據：即過程數據，描述組織業務運營過程中的內外部時事件或交易記錄的數據。如：銷售訂單，通話記錄，供應商名單等數據。交易數據是
BI分析的基礎
參考數據：用于將其他數據進行分類或者標記整理的數據，光點科技成為
數據標準。
元數據：即描述數據的數據，幫助理解、獲取、使用數據，分為技術元數據、業務員數據等
統計分析數據：即對企業業務活動進行統計分析的數值型數據，也就是指標，如客戶到達數等。
那什么是數據治理呢？
關于數據治理，不同軟件廠商和咨詢公司給出的定義都不同，但本質上是相似的。我這里就用光點科技多年來數據治理的經驗給一個通俗的解釋。
數據治理是一種帶有強烈目的的實踐活動，它以數據為核心對象，涉及政府、企業、個人等各類參與主體，覆蓋數據全生命周期中的各種過程和狀態，利用手段和活動釋放、保護數據的價值。
數據治理是對數據資產進行規劃、監控、執行、管理的一種帶有強烈目的性的實踐活動，目的是釋放并保護數據的價值。
下面聊聊我個人在光點科技服務客戶上的實踐體會：數據治理和數據管控缺一不可，治理在前、管控在后。
數據治理針對的是存量數據，是個由亂到治、建立規范的過程；而數據管控針對的增量數據，是個有章可循，行不逾矩的約束。
做數據治理有什么好處？
我們做一件事，必定有這各自的目的。通常來說，企業做數據治理，目的無外乎以下幾種：
提升數據質量
為共享數據建立清晰的決策規則和決策流程
提升數據資產的價值
提供解決數據問題的機制
促進IT和非IT人員共同參與決策
促進部門和業務單元之間的協作和相互依賴
為共享數據建立共同責任制
總的而言，數據治理主要有三個目的：保證數據的可用性、數據質量和數據安全。
因為你的企業面臨很多數據問題，所以數據治理是一個繞不過去的坎兒。快別去想“要不要做？為什么要做？”的問題了。
遇到問題，解決問題，就行了！
簡單的事情，簡單做。
真沒那么復雜。
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