对于数据治理来说，数据治理是什么？数据治理又是怎样的呢？它主要涉及数据质量、数据安全三个方面，以保证数据质量为前提，实现数据价值可持续，促进数据与业务之间的互动。具体来讲：数据治理目标是通过数据采集和分析有效提升企业数据质量和治理效率；数据标准体系建设；数据资产运营；数据价值挖掘等手段以提高数据资产使用效率；提高企业核心竞争力和行业影响力；实现企业战略和业务目标；促进政府数字化转型需求和社会进步目标；实现商业价值。

一、数据治理的基本原则

数据质量原则：企业在进行数据治理的过程中，应全面系统地对数据质量进行管理，确保数据质量符合标准、管理规范。数据安全原则：数据是企业的核心资产，数据治理应当以数据安全为前提。数据安全不仅是数据本身质量良好、可靠、安全的前提，而是作为企业重要战略资源来保护个人、企业和社会权益的需要。数据标准化原则：数据标准化是实现数据治理成果标准化的基础条件，是保证数据治理成果可执行、可追溯和可验证最关键因素之一。通过数据标准体系和数据资产运营促进数据资产与业务间高效互动；通过技术手段保障数据流转安全和合法合规；通过统一数据标准和质量管理保证数据标准化质量；通过商业模式创新和管理模式创新实现数据价值。

二、数据治理所需的技术支持

企业在开展数据治理工作的时候，需要对企业各业务系统、相关系统所采集到的数据进行收集、处理、分析等。在数据采集阶段，首先要制定并确定数据质量管理规范，并进行数据采集流程的梳理。在数据处理阶段，数据治理应当以满足业务应用需求为核心标准，在收集数据时需要遵循以下原则：统一标准。在采集数据时，要严格按照规定标准开展数据采集工作。对于需要建立标准体系的企业单位如：银行、税务等，需要通过建立标准体系来实现对数据价值进行分析和评价。企业需要在数据采集阶段对数据质量控制、安全保护和利用工作。

三、数据治理的具体内容

数据治理主要包括：数据质量管理、数据标准体系建设、数据资产运营、数据价值挖掘等。数据质量管理是指数据管理部门对数据的生产和使用进行规范管理，包括数据采集、数据报表和数据分析等阶段。数据标准体系就是在企业内部的数据标准体系，如企业数据标准、行业标准和地方标准等。数据资产运营是指数据资产运营机构根据业务需求为企业提供数据资产管理服务。

四、数据治理原则需遵守的几个关键原则都包括以下内容：

遵循业务发展方向，合理规划数据共享、采集和处理过程；保证数据安全，确保数据质量；避免数据错误和缺失，确保业务系统稳定运行；提升数据价值，促进业务与运营互动。

五、数据治理流程优化案例介绍

在这篇文章中，介绍了一家企业通过数据治理提升企业管理效率的案例。企业通过对已有数据的整合和梳理，实现多维数据资产的实时共享和智能化管理。通过数据的归集、整合、集成分析等多种手段对数据进行实时监控与管理，实时分析和监控数据的实时状态并及时处理发现并解决数据管理过程中存在的问题，为管理层提供准确数据信息及决策支持能力。该企业已经实现业务决策与数据管理的深度融合与集成应用。

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