数据治理，这是一个概念。 我们首先要理解数据治理和数据安全的区别。 为什么呢？ 我想首先我们要明确两个概念。 我们说数据治理是一个概念，就是企业通过一定的方法、手段、流程，把这个企业的数据治理起来，从而实现一个整体的数据资产管理和价值创造。 我们要把这个东西理解成一种手段或者方式，这并不难。 但是它在数据价值创造方面有什么用呢？

1.数据治理，主要是通过组织结构、制度、流程以及技术手段对数据资产进行管理和治理，建立起有效的数据治理体系，确保企业各部门、各层级数据与信息安全，同时建立起数据安全管控体系，保证在任何情况下都能保证数据安全；

2.数据安全，主要是建立数据与信息的安全管理制度和相应规章制度，从源头上杜绝数据泄密、敏感数据泄露等问题； 3.企业可以通过一定的方法、手段、流程以及技术手段，将企业原有的各种数据资产价值化，为企业创造出更多的附加业务价值。 所以我们可以看到企业内部有很多不同层级来管理与组织数据。 同时，在整个组织结构、制度和流程上，又有很多种不同形式的手段来保证各个组织部门之间的沟通和信息流转不会出现问题。 这就是为什么我们讲的这个治理或者这个安全和价值创造方面有区别，主要就是因为在企业内部每个人都需要了解它。

2.数据治理的本质就是为了提升企业管理水平和提高企业的综合竞争力，从而在竞争中处于优势地位。

那么数据治理就可以使企业真正成为数字化转型的引领者和践行者，实现企业数字化管理、业务数据化驱动，最终将数据作为一种资产来进行运营和管理 []。 []当然，这也需要一系列基础设施的支撑 []，其中数据治理的工具、方法、手段会越来越多，同时这也要求企业有较高的技术水平和较强的综合能力，而这些能力又是通过实践来验证和提高的。

3.在对企业进行运营管理时需要大量的、准确的、及时的各类信息。

我们知道在过去，特别是20世纪50年代末，计算机技术发展的初期，数据主要还是通过一些手工、机械设备记录下来的，这种方法也就是我们说的数据人工处理，它是有局限性的。 而现在随着大数据时代的到来，特别是移动互联网技术的发展，我们获取到了大量、实时、准确、及时的各类信息，使得我们对企业运营管理产生了巨大的影响。 但也正是因为如此，对于海量数据和实时信息进行有效的处理和利用就成为迫切需要解决和突破的问题。 而数据治理正是要做这件事情——通过一定形式、方法等等把企业产生或者有价值或有特色等数据进行有效治理、提炼出来并使其能够得到充分利用；同时也需要通过一定方式或流程（如标准）让企业对数据进行管理。 总之在这种背景下提出了“数据治理”一词并不是偶然形成而起。

4.企业组织机构越复杂和多维，对各类信息的获取程度越高，对信息价值的挖掘也就越充分；

对于一个复杂的组织来说，其结构越复杂、维度越是多，信息获取的程度也就越高，信息利用的效率自然也会大大提高。 因为人最关心的是能不能得到他想要的，所以我们需要把各种数据收集起来加以分析，从而获得他想要的信息。 但与此同时，也有一个问题存在：就是数据质量本身很难达到标准要求，或者说它有很多不规范和问题；因此需要对数据进行治理。

5.数据治理是企业业务决策的基础，是企业各部门之间、各层级之间进行有效沟通和协同工作不可或缺的环节。

当然，数据安全在企业里面也是有很多种，包括 IT的安全和业务人员的安全，他们需要在一定的规则下进行使用。 数据安全和数据治理最大的区别在于，前者关注的是企业自身的数据资产管理和安全性；而后者关注到企业内部各个部门、层级、员工等相关方之间的协同。 对于一个好的 IT系统来说，它在整个信息化建设过程中就像是一个生命体；这个生命体在发展过程当中是不断发展完善并最终形成我们所要理解的一个生命形态。

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