當下是一個大數據的時代，如果一個企業沒有數據，那么在做決策時就缺乏數據的支持，但是如果企業有了數據，不對數據進行治理，那么就無法充分有效的利用企業的數據資源，所以對于所有擁有大量數據的企業來說，成功的實現
數據治理是一種巨大的挑戰。
一、什么是數據治理？
狹義上講，
數據治理是指對數據質量的管理、專注在數據本身。廣義上講，數據治理是對數據的全生命周期進行管理，包含數據采集、清洗、轉換等傳統數據集成和存儲環節的工作、同時還包含數據資產目錄、數據標準、質量、安全、數據開發、數據價值、數據服務與應用等，整個數據生命期而開展開的業務、技術和管理活動都屬于數據治理范疇。
二、數據治理的目的是什么
數據治理專注于將數據作為企事業單位數據資產進行應用和管理的一套管理機制，能夠消除數據的不一致性，建立規范的數據應用標準，提高數據質量，實現數據內外部共享，并能夠將數據作為組織的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產價值。
三、數據治理關鍵要素
1、數據治理需要夯實基礎
數據治理需要循序漸進，但在數據中臺建設初期至少需要關注三個方面：數據質量、數據安全、數據規范。高質量的數據是數據可用的前提條件，數據的安全管控是數據可以共享交換的前提條件，規范化的模型管理是保障數據可以被治理的前提條件。
2、數據治理需要體系建設
為發揮數據中臺價值需要滿足三個要素：完善的治理服務、體系化的運營手段、合理的平臺架構。治理服務需要貫穿數據全生命周期，保證數據在采集、加工、共享、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和實效性；運營手段則應當包括規范的優化、組織的優化、平臺的優化以及流程的優化等等方面；根據企業的規模、所屬行業、數據量等情況選擇合適的平臺架構。
3、數據治理需要聚焦數據
數據治理的本質是管理數據，因此需要加強元數據管理，補齊數據的相關屬性和信息，比如：元數據、質量、安全、業務邏輯、血緣等；應通過元數據驅動的方式管理數據生產。
4、數據治理需要建管一體化
數據中臺的數據模型血緣與任務調度的一致性是建管一體化的關鍵，有助于解決數據管理與數據生產口徑不一致的問題，避免出現兩張皮的低效管理模式。
5、數據治理需要IT賦能
數據治理不是一堆規范文檔的堆砌，而是需要將治理過程中所產生的的規范、流程、標準落地到IT平臺上，在數據生產過程中通過前向的方式進行數據治理，避免事后稽核帶來運維成本的增加。
四、企業如何進行數據治理
1、對企業數據進行歸集和標準化。
用臟亂的數據做樣本，產生的研究成果毫無價值，因此必須對數據進行全流程的管控，要在數據標準、數據質量、數據文件交換、元數據、數據生命周期、主輔數據源、數據安全、數據責任等方面形成統一的數據治理規范。
2、數據模型管理和標簽梳理。
每一個數據標簽都是企業認識、觀察和描述數據實體的一個角度。因此內部統一標簽也至關重要。在實際的數據治理中，數據資源目錄、數據分類、數據標簽是相互配合、相輔相成的。建立良好的數據資源目錄的第一步就是明確數據資源的分類，根據數據分類去組織資源、編目，之后是為數據資源打上數據標簽，讓數據資源更貼近用戶、更容易管理，以便充分發揮出數據的價值
3、企業算法和人工智能應用。
在對企業數據進行歸集和標準化，并對數據模型進行管控和標簽梳理之后，就可以對數據進行管理，并輔之以相應算法和人工智能，在具體業務場景應用。以數據模型管理為例，人工智能可以幫助企業實現經驗模型與計算機模型的完美融合，構建商品和會員的知識圖譜。
