當前，企業變革已經成為企業適應劇烈變化的市場環境、實現長期發展的必經之路。然而，過去為組織帶來工作效率提升的煙囪式的孤島式的業務系統已經成為組織變革重組的阻力，這也是從數據層面打通各個組織單元、實現業務單元快速重組的最根本的需求來源。并且，在互聯網的沖擊下，各行各業都在尋求業務模式的創新，實現業務自動化向業務持續優化的轉變，以求在競爭中找到一片藍海。而組織要能實現業務模式的創新，第一步就是對自身的洞察，以及提升組織的運行效率，方能在互聯網背景中立于不敗之地。
一、什么是數據治理
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。總體來說，數據治理的目標就是提高數據質量，將數據價值最大化。具體而言，數據治理的任務包括以下幾點：
1）打造數據精細化治理體系、組織的數據資源融合分類體系；
2）構建統一調度、精準服務、安全可用的信息共享服務體系；
3）構筑適配靈活、標準化、模塊化的多源異構數據資源接入體系；
4）建設規范化、流程化、智能化的數據處理體系。
二、大數據面臨的問題
大數據治理面臨的問題雖然一些大型企業在信息化和自動化方面做得很好，但是在數據治理上仍然面臨很多問題和困難。企業進行數據治理面臨著三大問題：最大的問題是組織架構。從組織架構上，企業必須得有一個數據管理部，這意味著從公司層面足夠重視。有效的組織架構是項目成功的有力保證，為了達到項目預期目標，在項目開始之前對于組織及其責任分工做出規劃是非常必要的。其次是工具鏈條的缺失。企業做數據治理，效果往往不好，原因是什么呢？很多時候企業依賴人工，比如數據準備、數據標準等。最后一個問題是數據含義不清楚。雖然企業該有的數據都有，但是數據的業務含義是什么并不清楚，并且數據之間的標準也沒有。因此，企業很難把數據利用好。
三、為什么要數據治理
大數據各個企業數據積累過程中，很多公司都注重了數據的“量”，很少有公司關注數據的“質”，仿佛只要有了海量的數據就可以解決所有問題。真實的情況是公司有了海量的數據，如果不能夠保證一定的數據質量不但不能夠解決問題，反而還會制造更多的麻煩，例如：企業數據標準、命名規則不一致、企業數據口徑不一致（數據統計結果不一致）、統計結果重要數據缺失等，以上問題都會給企業的經營管理和市場洞察帶來極大的挑戰。要解決以上各種問題，只有通過數據治理才能夠對不同的架構、跨不同業務領域平臺提供一致的、可用的、安全的數據對象，真正的挖掘出企業的數據價值，來支撐經營管理，推動業務創新，從而為企業提供商業的競爭能力。
四、數據治理能帶來哪些優勢
1、標準化的數據資產管理方法、流程和策略，將有效提高數據運營效率；
2、企業將獲得更干凈、質量更高的數據，為進一步的數據活動打好基礎；
3、提高數據安全性，保證合規性；
4、使數據更容易與業務建立緊密連系，推動數據資產的變現。
所以，數據治理能夠帶來的好處就在于，更高效地幫助企業將數據價值轉化成實際的業務價值。
