做好數據治理是國家和組織在數字經濟新階段和數字文明新時代中所必然面臨的關鍵課題。到2035年，我國要基本實現國家治理體系和治理能力現代化，參與國際經濟合作和競爭新優勢要得到明顯增強。數據治理作為國家治理體系的重要組成部分，作為國際合作與競爭中的核心議題，將發揮越來越重要的作用。

做好數據治理是國家和組織在數字經濟新階段和數字文明新時代中所必然面臨的關鍵課題。到2035年，我國要基本實現國家治理體系和治理能力現代化，參與國際經濟合作和競爭新優勢要得到明顯增強。數據治理作為國家治理體系的重要組成部分，作為國際合作與競爭中的核心議題，將發揮越來越重要的作用。
然而，在實際的大數據治理平臺的建設過程中，經常存在這樣的問題：
?數據標準難以落地，標準往往成為“紙上談兵”，技術部門與業務部門以及不同的部門之間出現“雞同鴨講”，溝通效率低。
?大數據模型設計能力弱，未站在企業全局視角整體進行規劃，無法滿足業務的迅速增長需求，往往過幾年又需要進行模型重構“推倒重來”。
?數據質量不高，無自動化的質量管理能力，陷入反復核查的質量困境。
?數據運維復雜度高，數據時效性差，依賴人工高強度值班，缺乏自動化智能化的手段。
而這些問題，往往成為大數據平臺建設中的“絆腳石”，大數據平臺能力建設看似“火熱”，實際一團“亂糟糟”，人力投入越來越大，陷入持續的優化、問題核查等循環中，影響到數據能力的使用。

數據治理的視角

不同角色對數據治理的視角不同。比如，管理者或者是責任者的視角，他們可能會考慮如何去制定一些治理的目標，如何能夠讓組織、團隊來去完成這些治理的指標；他們可能會關注于這個目標什么時候能夠完成、進度如何；他們也會思考，當他們真得去做了這些治理之后，些數據或者資產是否能夠持續健康。
而從執行者的視角上，則要考慮有數據治理目標下達之后，我該如何去做；我自己有哪些資產，資產有什么問題；我去做治理的時候，怎么樣能夠提高治理效率；我能不能及時發現數據資產的問題，并快速治理。

數據治理流程鏈路

因此在整個數據治理的流程中，遵循如下幾個步驟：
第一：我有什么？比如我的計算任務，資產的存儲，質量的一些規則，SLA的承諾或者一些異常報警，哪些是屬于我的。
第二，清晰知曉治理目標。要知道我要去治理什么，從哪些開始下手，哪些資產是有問題的，我的一些規則是否是設置的合理的。
第三，怎么治理。比如在面臨一個具體的治理問題，別人是如何治理的，他們是不是有一些相關的經驗可以借鑒；在具體的實施過程里，如何去提效治理。
第四，衡量治理效果。也就是我們的治理是否達到了一些目標，或者獲得了哪些收益。
最后，總結與復盤。做完了整個治理鏈路流程之后的總結，如經驗總結、問題歸納等等。
利用數據治理平臺所覆蓋的從標準、設計、采集、開發到使用，再到交付和運維的全數據治理流程，幫助組織實現一站式數據治理運營 服務，可滿足數據共享交換、數據開發、數據運營多種應用場景，并通過構建數據工廠，實現數據治理的標準化、流程化與組件化。

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