在當今的互聯網信息化時代，我們無時無刻不在產生數據。每一次打開手機應用，每一次網購下單，甚至每一次駕車穿過紅綠燈，都會產生數據。無處不在的數據也成為了企業重要的資產。

在當今的互聯網信息化時代，我們無時無刻不在產生數據。每一次打開手機應用，每一次網購下單，甚至每一次駕車穿過紅綠燈，都會產生數據。無處不在的數據也成為了企業重要的資產。
全球知名咨詢公司麥肯錫認為：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”如此之多的原始數據，加上日漸成熟的數據分析技術，讓企業家們大為興奮。然而，事情并沒有想象中的這么簡單，要從這些雜亂無章的酷似垃圾堆的所謂 “金礦”中提取有價值的寶貝，并不容易。爆炸性的數據增長讓大多數企業在數據管理上面臨著以下諸多挑戰，這也是為什么企業要進行數據治理。

1、數據不準確，質量不過關
大數據下的常見數據質量問題有數據不一致、數據冗余重復、數據無法匹配、數據精度不夠等問題，許多預期需求無法實現，造成決策失誤。這些問題通常會使企業花費額外的成本。

2、數據難整合，互通性不強
企業發展到一定階段，出現多個事業部，每個事業部都有各自數據，事業部之間的數據往往都各自存儲，各自定義。每個事業部的數據就像一個個孤島一樣，跨業務流、跨架構和跨系統的數據關系混亂，關聯分析十分困難。

3、數據安全難保障

數據權限劃分不清，數據存儲、傳遞、使用不合理，敏感數據得不到監控，賬號權限無法追蹤，造成敏感信息泄露。

4、管理體系不完善，數據難溯源

業務數據出現問題時，定位和解讀數據要消耗大量的人力和時間，還容易造成數據管理部門和生產部門相互推脫責任的情況。

5、數據價值低
數據表和模型繁多，無效表過多，未建立有效管理和應用數據的模式，導致工作效率并沒有得到顯著提升，數據價值未得到最大釋放。

6、業務系統缺少統一標準
數據登記盤點流程缺乏統一的數據標準，對表、字段的命名隨意，定義混亂。

7、變更影響分析困難
表結構變更、系統改造時，對應造成的影響難以甚至無法評估。
針對以上常見問題，數據治理應運而生。數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行），數據治理職能指導其他數據管理職能如何執行。數據治理的目標是提高數據的準確性和完整性，保證數據的保密性、完整性及可用性。
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