“數據業務化，業務數據化”，相信大家看到這句話都不會感到陌生。在這個大數據時代，“數據”已經成為企業越來越重要的資產。“數據治理”則是幫助企業管理數據，讓數據發揮出更大的價值的手段。

“數據業務化，業務數據化”，相信大家看到這句話都不會感到陌生。在這個大數據時代，“數據”已經成為企業越來越重要的資產。“數據治理”則是幫助企業管理數據，讓數據發揮出更大的價值的手段。
然而目前大部分企業的數據治理可以看到2個關鍵的問題：
其一就是數據治理屬于問題驅動和后治理型，即都是數據在產生和使用，協同和共享的過程中發現了問題，才來考慮數據治理的內容，這種問題驅動方式很難構建完整的數據治理體系。更多的是建設大量的類似數據稽核類系統，個人任務數據稽核系統本身就是一個反治理下的產物。
其二是希望通過IT系統建設來規范數據治理，這個雖然有點用，但是不全。比如建設MDM主數據系統，會減少類似元數據管理、數據質量管理、數據創建變更流程等。但是要看到系統本身僅僅是治理規范要求的落地，如果你沒有事先形成治理規范要求，那么系統再多也沒用。

數據治理的價值體現在哪些方面呢？

很多企業的CIO或者BI負責人意識到需要做數據治理時，常見是由于出現了指標亂、頁面多、任務雜、權限管理不規范等問題，同時還可能伴隨性能問題，比如頁面卡頓，加載時間長等等。如果解決這些問題相對簡單，就不用上升到價值輸出層面。但是如果問題嚴重到需要撬動高層資源去形成一個項目，就需要有更多的價值呈現。
在對很多企業數據治理的痛點與最終創造的價值進行收集整理后，我們從四個層面總結了數據治理的價值，供大家參考：

1、信息價值
數據系統的基本使用保障，避免高層或者業務方需要看業務指標時無法看數，無法做出運營決策。或者一個指標在不同地方出現不一樣的結果，口徑、范圍等不對齊導致的內部信息傳遞異常。
2、風險控制
規范的權限控制，對不同部門、不同層級的員工進行精準和一致的頁面、數據表、任務權限管控，在保障必要的看數需求的同時，也避免數據泄露，滿足內部風控部門要求。
3、成本控制
出現服務器性能瓶頸，最快速有效的方式就是服務器擴容，但擴容有成本，大多數企業都不能接受無限制的擴容，數據治理本身也是在做服務器的成本管控。
4、業務價值
數據治理最大的價值所在。我們發現如果一個企業的數據開發都在IT/數據部門時，往往不會存在數據亂、需要治理的情況。需要治理的情況很多都出現在開發能力往業務團隊滲透的階段，也叫業務推廣期或者業務自助分析期。這個階段不只釋放了數據部門同學的人力，也是數據價值飛躍的階段，業務同學會全面基于數據結論來指導運營決策，甚至去自發地基于自己的業務問題，做更多的數據探索和深度挖掘。在這個階段做數據治理，保障數據的穩定和規范化的使用，本身就是在極大程度地創造數據的業務價值。

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