企业在建设和应用大数据之前，需要对大数据进行全面的管理，对数据进行有效的治理，提高数据质量，提升企业信息化水平。数据治理，顾名思义就是对企业各类数据进行统一的管理和规划，对企业的各种数据进行有效的治理，形成企业内部的数据档案，为企业后续开展各种数据应用活动奠定基础。通过数据治理，可以对企业各类数据进行全面管理和优化，实现对企业大数据的有效管理和应用。今天我们一起来了解一下，企业数据治理具体做什么？正确的步骤和方法是什么？数据治理主要包括数据来源风险分析与监控；数据标准制定；数据质量管控；数据集成建设；数据质量改进与分析；数据应用评估；数据分析应用与提升；数据质量评估数据安全与合规；数据资产化。

一、数据来源风险分析与监控

数据来源风险管理，是指企业对数据进行有效的管控，避免其被泄露或篡改，进而影响到企业的业务。数据来源风险的分析与监控主要包括对企业现有各种业务系统数据的梳理与分析，了解其主要来源，了解数据可能存在的问题，了解其潜在影响及对策。首先，根据企业业务系统中各个业务系统所提供的数据以及其产生影响的因素，进行排查发现可能会存在的风险。例如数据的异常或泄露情况，导致系统数据信息被泄露或篡改；其次，需要对业务系统中各个业务系统产生威胁导致数据不安全的现象进行排查并制定对策；最后，需要对数据源进行监控，判断出可能存在的问题并提出相应的解决方案。”针对数据来源风险管理问题，可以采用以下两种方式：一是借助数据分析工具对企业信息系统中所获取的数据进行科学分析，包括使用工具分析、专家咨询、在线咨询等；二是采用数据分析工具对企业所采集、存储、处理等信息进行定期分析，实现对企业数据运行质量进行全面评估，从而对数据质量进行有效管控。

二、数据标准制定

数据标准主要分为行业标准、技术标准等。行业标准主要包括《数据交换技术规范》等企业相关标准。业务标准主要包括业务标准与技术标准两种，对于业务标准如《企业综合管理系统应用规范》《企业业务信息系统应用规范》等，需要依据企业业务实际情况制定具体的业务标准；对于技术标准则是由企业技术部门负责制定相应技术标准，再由技术部门将制定好的相关技术标准下发给各业务部门进行实施和使用。数据标准制定需要注意一个原则：必须由企业技术部门进行标准化管理，而不能由业务部门来进行标准化管理；应该由业务部门负责制定统一标准，而不是由技术部门制定实施细则或者管理细则；应由企业技术部门负责制定业务领域所需的数据标准。数据标准制定所采用的标准一般都是从业务需求出发制定而成，对于业务需求是一个动态的过程，对于数据标准则需要根据业务需求制定对应标准并根据其变化进行更新、完善，从而形成符合业务要求，能够支撑业务开展的数据标准体系，并且为企业有效地应用数据提供了基础条件。企业数据标准一般由数据标准负责人负责制定并上报领导审批，并且根据领导指示提交企业内部各业务部门制定发布。当需要改变或调整时需要向领导请示报告调整原因等等。

三、数据质量管控

数据质量管控主要是对数据标准执行情况进行检查，对企业数据标准的执行情况进行监督。比如，对数据标准中的编码规则、关键字、字段等进行检查，及时发现问题及时进行整改。同时加强质量监督，保证数据标准及时执行到位，避免出现数据错误，降低数据质量问题发生概率。数据质量管控主要是在企业内部，建立完善的数据质量控制体系，并对内部数据质量进行有效监督和管理。在企业内部建立数据质量控制体系，可以提高企业数据质量水平。并从源头上对数据质量进行控制，防止数据质量问题发生。同时，还可以通过分析企业中各种系统之间的关联关系以及各类数据之间发生关联之后导致企业数据质量问题发生可能。

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