从企业的角度来看，随着数字化转型升级的深入推进以及大数据技术不断成熟，各行各业对自身数据进行更深入、全面地分析和挖掘已成为必然趋势。 这就要求企业在数字化转型过程中必须拥有一套有效、全面、可持续发展的内部系统来支撑其业务开展；同时从外部系统入手做好业务流程梳理，建立一套可持续发展型企业基础管理体系，以保证企业健康运营。

在这两者之间存在着巨大冲突——从内部角度来看，当企业面临数字化转型升级时，如何更好地提升内部管理效率、降低整体运营成本、加强内部沟通协作等都是亟待解决的问题；但从外部角度来看，如何有效提升政府和社会其他行业对外部系统信息收集和利用效率、降低信息管理成本、提高业务运营效率等则是当下需要思考的问题。 在这两方面之间取得平衡就需要技术力量作为保障。通过学习和实践，我们希望能够为大家提供一些有效解决方案。

1、数据治理的内涵

数据治理是一种通过技术手段来解决数据管理中的问题，其本质是通过技术手段来解决企业组织架构、治理流程、技术标准等存在的问题，从而使企业内部、外部利益相关方之间的合作更加和谐有效。 数据治理是企业组织机构与内部工作流程进行全面、持续优化的过程。 （1）数据资源：指企业在经营活动中所积累的各种业务、财务等信息，包括所有记录有信息价值的数据（2）数据标准：指在组织内部对某一类数据标准进行规范管理。 （3）治理过程：指在组织中，针对不同利益相关方之间存在的问题进行分析论证并采取相应举措以解决问题。 （4）治理目标：是指组织内各单位对企业信息资源整体上所做出的努力目标，也是整个组织机构中最重要的利益相关方。 （5）治理过程：指以此为基础进行管理工作时必须遵守一系列规则和规范，例如：

2、数据技术驱动数据治理

数据技术驱动数据治理是指以数据治理的概念为指导，采用新一代的分布式数据挖掘技术与云计算、物联网等先进管理方法和分析技术，对企业内外部各种异构的数据资源进行集成建模与关联分析。 其中主要涉及到机器学习、深度学习、图计算等一系列大数据技术，以及在这些技术基础上构建的算法模型。 大数据是指大量非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等，包含海量的存储空间和处理能力。 这些大数据是信息时代发展的产物，随着数据在企业中价值日益凸显，传统的管理方式已无法满足未来发展需求。 为了实现对海量异构数据的集成建模以及关联分析和数据挖掘等核心功能，需要运用大数据分析领域中最为成熟和前沿的相关技术与方法，如图1所示。

3、案例分享

我们通过案例来向大家展示，基于数据治理体系建设的相关技术以及应用实践。 首先需要明确的是，数据治理在企业数字化转型过程中扮演着什么样的角色，并且要在什么情况下进行数据采集的标准是什么； 其次，在对数据质量不高、治理不到位的企业开展相应的治理工作时需要有哪些技术工具来支撑； 再次，通过这些数据治理工具和方案可以有效提升业务部门或者管理人员对于业务数据质量、安全等问题的关注度以及解决问题能力。 最后从案例中总结了四点经验：

4、结束语

数据治理是一个长期的、不断更新的过程，其目的是为了促进数据质量，提高数据价值。 我们认为，通过对业务场景深入理解后的问题归类和解决方案提炼，我们能够为行业提供一些有效的解决方案并降低数据治理成本。 最后，在课程的结尾我们也希望大家能够对数据治理有一个整体认识，并对其未来发展有自己独特见解。

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