数据治理过程是一个持续进行的、复杂的活动，并不一定只针对一家企业。 企业在实施数据治理之前，需要对数据和信息进行采集、整理。 数据质量好、信息完整准确是前提。 数据处理的目的，是为了让所有的业务系统都能高效运转起来。 如何做到快速、准确的采集各种信息并进行处理，是一个复杂的过程。 不同行业、不同类型企业在实施数据治理时所采用的方法不同。 一般来说，企业会从以下几个方面入手： 第一,对企业现有各类信息系统进行整合；第二,对企业各种信息业务流程中沉淀下来的信息资源进行挖掘和梳理；第三,对企业原有信息体系和业务流程进行完善和优化；第四,对企业各种数据中出现的问题进行汇总和分析。 在这个过程中，需要结合行业、客户、产品等情况及自身特点制定一套有效方法，从顶层设计上来提高解决问题的能力。 本文将从数据治理的基本过程出发分享一下企业在实施数据治理时遇到一些问题以及解决办法，供大家参考和借鉴。

一、数据治理的基本过程

数据治理的基本过程可以概括为： 第一步，梳理、整合数据，进行清洗和分类； 第二步，优化、整合各种数据资源，挖掘数据价值； 第三步，分析这些数据的价值和利用情况。 具体来说就是：第一步梳理和清洗，即通过对企业现有信息系统资源的梳理，对企业已有的相关信息进行整合；第二步优化、调整已有数据资源；第三步分析现有数据资源的利用情况。 这里可能会有人说，这些工作都是业务部门来做的啊？其实不然，我们一般会将以上三项内容共同纳入到数据治理框架中来。

二、在实施数据治理时，可能会遇到哪些问题？

数据质量是整个数据治理过程中的重中之重，也是最难的部分。由于涉及到的业务范围很广，因此企业在实施数据治理时往往会遇到许多问题。 其中，最为常见的问题包括： 信息不一致、数据缺失等导致的业务错误； 部门内部数据口径不一致带来的错误； 没有正确收集和使用数据造成的信息资源浪费]等。 而解决这些问题都需要通过系统或者工具来进行，因此，很多企业也会使用诸如 SQL语句、数据挖掘、清洗、分析工具等技术手段来对自身所需的数据进行处理和管理：

三、解决方法分享

在数据治理的过程中，往往会遇到各种各样的问题。 面对问题时需要采取一些措施，这些措施就是解决问题的方法。 好了，以上就是本文分享的全部内容啦。 曾就职于阿里、腾讯等著名互联网企业和金融机构。

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