數據正在以前所未有的速度增長，IDC曾發布報告稱，到2025年，全球數據圈預計將增長至175 ZB。如何在這樣一個數據大爆發的時代奪得先機，充分把握數字紅利，成為眾多企業面臨的一個重要課題。數據治理，可以說是企業實現數據資產變現這一過程中，具有奠基意義的一步。
一、數據治理的定義
治為整治，關注數據質量，保障數據穩定性、準確性，合理控制數據的生命周期，降低成本。理為梳理和管理，數據的基本信息、狀態、關聯關系等，目標是搞清有哪些數據、從哪來到哪去，最終用到什么地方。所以，數據治理是一個過程，是一個從混亂到有序的過程。以服務組織戰略目標為基本原則，通過組織成員的協同努力，流程制度的制定，以及數據資產的梳理、采集清洗、結構化存儲、可視化管理和多維度分析，實現數據資產價值獲取、業務模式創新和經營風險控制的過程。
二、數據治理的重要性
1、降低運營成本
眾多案例證明，可以通過精細化和自動化所有可能的數據降低運營成本。這些流程大部分都流經多個系統，組織的多個業務部門的數據庫和應用程序，例如：財務，人力資源資源，銷售和市場營銷等。提供統一而清晰的數據視圖和擁有的信息可以幫助消除許多手動任務并解決幾個冗余問題使成本和復雜性保持在較高水平
2、管理風險和合規
企業合規和風險管理很重要，尤其是受到嚴格監管的金融服務行業中，風險管理以及遵守外部法規和內部政策會引入其他要求數據使用的透明性以及基于這些數據的報告操作。通過定義所有必要的數據標準，政策和流程并形成具有明確角色和職責的框架，可控制這些策略應用的風險。
3、提升業務敏捷
通過建立一致的企業數據模型，統一的組織數據的展示和利用，從而讓業務人員能夠更快的獲取用戶及產品相關數據，獲得最快的市場信息和洞察，從而能夠提升業務對于市場的響應力，讓業務更敏捷。
三、數據治理最佳實踐方法
1、從大處著眼，從小事起步
有效的數據治理需要很多不同崗位的員工/管理人員、流程和技術的參與和集成。在制定
數據治理戰略時，務必從全局考量、整體規劃。然后從人為因素開始，找到企業的業務痛點，制定解決這些痛點問題的流程，然后再找到合適的工具和技術，這樣可以有助于確保成功。
2、從解決業務問題開始
由于數據治理需要整個企業管理者的批準和整體布局，因此必須要充分數據治理的目標以及獲得的預期收益。例如，必須說明提高運營效率、改善客戶體驗和增加收入等因素。
3、設置合理的KPI
目標的確是偉大的，但它們需要可衡量。特別是當你得到管理者的認同，且他們期待他們的投資取得明確和可展示的結果時。KPI 和指標對于跟蹤計劃進度至關重要，同時，對于找到未來改進計劃的方法也至關重要。
4、時刻保持團隊溝通
任何主要實踐的溝通和交流都是不可或缺的，數據治理也不例外。數據治理不是單純的IT事務，而是一項企業的業務，需要所有的利益相關方，例如：業務部門、IT部門、高層管理者、數據管理員、數據科學家等的協同和配合。
5、把它看作是一個轉變，而不是一次例外
數據治理不是一次性的項目，而是一個需要持續努力的項目，它需要定期和持續的調整以及改進。當數據治理被視為”一次性”項目時，企業很容易回到陳舊的、無效的運轉方式。
