数据治理的本质是解决数据质量问题，那么质量的提升关键在应用层，而不在于源代码层，所以企业的业务负责人首先要做好数据治理和应用层的融合。 今天和大家分享一些数据治理工作方案实施方法，希望对大家有所帮助。 随着互联网技术与各行各业深入结合，企业数字化转型已成为必然趋势。企业将不再满足于仅仅是生产产品或提供服务，而是要成为一个具有完整价值链的生态系统。

一、企业在进行数据治理时，首先要确定数据的定义与目标

如果企业的业务部门不知道数据是什么，又如何确定数据治理的目标呢？ 比如：数据中台要解决什么问题？ 要实现哪个功能，比如：监控统计分析功能、智能决策，还是其他业务模块。 这些问题是否可以通过业务部门制定清晰的标准来定义数据，或者由企业制定统一的行业标准，以规范数据应用。 又或者，可以通过一个平台对公司各个维度进行统一管理。 企业应结合自身实际情况去定义目标、定义流程以及管理架构，才能更好地制定数据治理的策略和计划。

二、企业在数据规划时，需要考虑对业务系统的影响和支撑

数据规划时，需要从业务角度考虑：

（1)当前数据管理的组织架构和流程，是否需要增加或调整；

（2)现有数据仓库、数据挖掘与分析、商业智能等各业务平台，是否要进行整合；

（3)现有业务系统如何支持大数据分析。

1.组织架构：目前的组织结构是自上而下式的，还是自下而上？如果以业务部门为中心，会导致数据管理团队和数据仓库团队之间缺乏沟通，影响效率。

2.流程：现有流程中是否有需要改变的地方？是否有需要进行调整或修改的地方？

3.技术：是继续使用现在的数据标准还是做新的开发测试或优化？

三、建立以数据为中心，以业务为驱动的大数据体系是实现企业智能化发展的必然选择

企业的一切运营活动都将在大数据的支撑下进行，并通过数据分析技术形成更有价值的洞察，来辅助企业生产决策。 大数据管理的最终目标是建立一个完整的“以数据为中心，以业务为驱动”的大数据体系。 所谓以数据为中心就是指企业应当从业务需求出发，围绕核心数据资产建立一套完整而科学的企业架构和治理体系。在这套体系下，企业能够整合各种系统中获取的、不同来源、形式并存的数据资产，并根据实际情况加以灵活运用，实现信息整合与共享，从而实现对数据信息管理。 所谓以业务为驱动就是指企业应当基于“以数字业务推动数字经济”而不是将企业数字化作为一种战略选择的指导思想。 这套完整且科学、系统且灵活运用的体系将是企业未来数字化转型发展最为重要的一环。 在“大数据+”时代下，大股东和决策层都应意识到这样一个事实：未来中国最大也是最有价值的公司就在我们每个人手上；因此我们每一个人都应该成为公司业务数字化转型路上最重要的“建设者”！

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