無論企業大小，在使用數據上都面臨相似的數據挑戰。企業越大，數據越多，而數據越多，越發需要制定一個有效的、正式的數據治理策略。如果你處理或使用過大量數據，一定有聽到過“數據治理”這個詞。你會思考數據治理是什么？
數據治理是否適合你？如何實施。簡單來說，數據治理就是處理數據的策略——如何存儲、訪問、驗證、保護和使用數據。數據治理也還包括誰來看，使用，共享你的數據。
這些問題日益重要，越來越多的企業依賴采集和儲存、分析數據，并實現他們的商業目標。數據變成了企業的盈利工具、業務媒介和商業機密。數據泄露會導致法律糾紛，還會令消費者對公司的核心業務失去信心。
如果抱著僥幸的心理，讓各個業務部門自己管理數據，那么你會缺乏有效的數據管理，甚至各部門會自己做自己的。你無法想象各個部門按隨心所欲地自己生產、儲存、銷售產品。數據使用不當就像庫存使用不當一樣，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定一項測量用以保證所需數據的有效和安全，可用性，這就是我們要談的“數據治理”。
一、數據治理的定義和重要性
數據治理從本質上看就是對一個機構（企業或政府部門）的數據從收集融合到分析管理和利用進行評估、指導和監督（EDM）的過程，通過提供不斷創新的數據服務，為企業創造價值。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等，都需要經過仔細考量，以保證數據的可用性、一致性、完整性、合規性、和安全性，確保在整個數據生命周期中，都具有較高的數據質量。
企業如果缺乏有效的數據治理策略，最直接的，將產生大量的“劣質”數據，這些數據的存在可能會帶來更大的風險，更高的管理成本，更低的工作效率等等。甚至于，在數據分析如此盛行的當下，劣質數據將對企業決策產生消極的影響——錯誤的數據，得到錯誤的結果。制定良好的數據治理計劃，所帶來的優勢是非常顯著的，主要有：
1、使數據更容易與業務建立緊密連系，推動數據資產的變現；
2、提高數據安全性，保證合規性；
3、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；
4、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。
二、有效的數據治理方法
1、建立數據治理委員會
負責評估各個數據用戶的需求，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解
數據治理委員會的目標是什么，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，并清楚地加以說明。
2、明確什么是成功的數據策略
我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標準，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助于確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。
3、制定數據治理的框架
這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。
4、數據測試策略
通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處并進行調整，之后才能夠投入正式使用。
5、數據治理策略要與時俱進
隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。
