一、何為數據治理？
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。有的專家干脆把廣義的數據治理稱為數據資產管理。
二、數據治理的必要性
企業數字化的核心在于做好數據治理，而且不僅要強調技術的支撐，還要強調業務價值的發揮，才能為數字化轉型的成功打下良好基礎。然而大部分企業在數據管理方面存在以下問題，需要企業進一步提升數據治理能力。
1、數據標準化不足
沒有統一的數據標準，導致數據難以集成和統一。指標體系的缺失導致指標定義不清晰與指標間勾稽關系不清，使得主數據在各業務系統獨立維護，同一指標對應多個口徑且規則口徑不統一。
2、數據質量較低
低質量數據不具備完整性、規范性以及一致性，不僅最終得到的結論有失偏頗，同時低質量數據會增加隱性的成本與直接的資金成本。
3、數據分析平臺建設滯后
部分業務活動缺少完整的數據和技術架構、缺少統一規劃的
大數據分析平臺、缺乏信息化支撐，以及未能有效管理整個大數據平臺的管理流程。
4、數據管控較弱
數據管理權責部門界定不清，缺乏有效的管理機制，使得跨部門數據的共享存在壁壘，存在數據孤島。冗長的數據獲取過程導致業務分析的需求難以被快速滿足。
5、數據應用簡單
沒有把數據和業務體系關聯起來，數據間的關聯比較低。不能對數據進一步探索和挖掘，使得數據的深層價值難以體現。
三、實施數據治理的價值
1、提升業務處理效率
有效的數據治理可以提高企業的運營效率。高質量的數據環境和高效的數據服務讓企業員工可以方便、及時地查詢到所需的數據，然后即可展開自己的工作，而無須在部門與部門之間進行協調、匯報等，從而有效提高工作效率。
2、降低業務運營成本
有效的數據治理能夠降低企業IT和業務運營成本。一致性的數據環境讓系統應用集成、數據清理變得更加自動化，減少過程中的人工成本；標準化的數據定義讓業務部門之間的溝通保持順暢，降低由于數據不標準、定義不明確引發的各種溝通成本。
3、控制數據風險
有效的數據治理有利于建立基于知識圖譜的數據分析服務，例如360°客戶畫像、全息數據地圖、企業關系圖譜等，幫助企業實現供應鏈、投融資的風險控制。
4、改善數據質量
數據質量的提升是數據治理的核心目的之一。高質量的數據有利于提升應用集成的效率和質量，提高數據分析的可信度，改善的數據質量意味著改善的產品和服務質量。數據質量直接影響品牌聲譽。
5、賦能管理決策
通過數據治理對企業數據收集、融合、清洗、處理等過程進行管理和控制，持續輸出高質量數據，從而制定出更好的決策和提供一流的客戶體驗，所有這些都將有助于企業的業務發展和管理創新。
6、增強數據安全
通過數據梳理識別敏感數據，再通過實施相應的數據安全處理技術，例如數據加密/解密、數據脫敏/脫密、數據安全傳輸、數據訪問控制、數據分級授權等手段，實現數據的安全防護和使用合規。
四、如何搭建數據治理體系
1、制定數據治理管理制度，有了制度才能保障相關工作的順利開展；
2、建立數據治理組織委員會，從而明確數據人員職責；
3、根據企業實際情況，確定適合自身的數據治理活動范圍、目標、內容；
4、制定數據規范，作為統一的依據，規范一般會包括元數據、數據標準、數據模型、業務規則、主數據和參考數據等；
5、選擇或開發相關軟件，從而提升治理效能，便于治理成果的統一管理；
