数据治理是一个系统性工程，也被称作是数据战略。 目前，在我国企业的 IT部门当中，正在进行着数据规划、数据管理的探索研究。 对于未来，如何构建一个高效、安全、便捷的企业 IT系统？ 如何为业务提供一个准确、可靠、安全和低成本的数据资产？ 如何为员工和客户提供准确、快速和可负担的数据分析和商业智能服务？ 这些都是摆在我们面前的重要课题。

一、企业数字化转型的挑战

在企业数字化转型的过程中，会产生大量数据，这些数据存在着很多问题。 1.不规范：由于企业内部的业务部门、信息技术部门、业务部门等之间存在着职责不清、业务流程缺乏规范等问题，在数据流转过程中会出现“数据孤岛”现象。 2.冗余：在信息化建设的过程当中，由于缺少有效的管理机制和方法，导致信息系统之间存在着信息冗余、处理效率低下等问题； 3.效率低下：在进行数据分析时，由于缺乏统一的标准导致无法为客户提供精准化的分析服务。 4.数据价值低：因为缺乏统一的管理规范和标准，大量的数据资源难以发挥应有的作用。 5.管理成本高：通过信息化建设进行整合管理不仅可以节省大量资金投入，而且还能提升工作效率和服务质量。

二、数据治理：提升数字资产价值的重要手段

数据治理能力提升不仅是企业提高竞争力的关键因素，也是促进企业转型的重要手段。 从大趋势上来看，数据治理能力也将成为整个数字经济时代推动企业数字化转型的关键能力之一。 这就要求企业，尤其是一些大型行业企业，需要有针对性地建立数据治理能力，来提升数据分析能力、数据洞察和价值创造能力。 那么数据治理主要可以分为哪几个方面？ 从上面的定义中不难看出，数据治理应该围绕“业务战略、组织架构和基础设施”展开。

三、数据治理与业务创新如何更好地融合？

随着业务发展，业务部门需要不断创新，来应对日益复杂的环境变化，因此他们希望能够借助数据和技术创新来帮助他们更好地开展数字转型。 这些数据治理活动将有助于满足客户的需求，并将其转变为业务资产。 但是，在整个过程中，需要有一个战略规划来定义什么是对的，哪些又只是概念阶段。 所以我们建议从两个角度出发： 1、战略规划：将整个 IT治理工作放在一个大框架下考虑（而不是只把数据治理工作简单地放到一个单独的项目中）；

四、总结：

通过分析可以发现，无论是大数据还是商业智能，都离不开数据治理能力的支撑。 而企业在数据治理中最大的问题，就是无法形成一个良好的流程和规范来进行高效、可持续的治理。 因此，数据治理需要围绕企业自身发展战略、企业运营模式、企业内部数据共享方式（渠道）、业务架构来进行规划。 从技术的角度来说，需要以敏捷开发理念为基础，不断进行产品研发及迭代，不断进行产品功能测试和完善以及性能测试与优化等工作。

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