大数据时代，企业的数据都是海量存在，这对企业本身的数据治理能力提出了很高的要求。 因此，很多企业开始了一系列的数据治理项目，希望在未来能够更好地管理和分析海量的数据资源。 那么这些项目在实际落地时会遇到哪些问题呢？

1.企业到底需要什么样的数据治理能力？

要回答这个问题，首先我们需要知道企业的数据治理是什么，以及数据治理能力的构成要素。 数据治理能力是什么？ 它涉及到三个方面：治理、规范和能力。 首先，企业需要具备的数据治理能力包括了对数据、组织、流程、技术架构以及外部因素的认识能力；其次，需要能够对数据源进行规范化管理；第三，要实现数据标准化的管理。

2.现在我们正在进行的数字化转型，数据治理有哪些落地策略？

数据治理是指企业通过一系列的制度、流程和技术措施，使得本组织内的数据资源能够得到合理、规范、有效的管理。通过对企业内部数据进行全生命周期管理，企业能够更好地了解自己的业务情况，从而提升组织和业务效率，并提升竞争能力。 一是要建立健全组织机构及工作流程，在组织机构建设方面，应做到职责明确、权责清晰、工作有序、运转高效。 二是要完善制度体系建设。企业在建立规章制度时应按照国家法律法规要求，保证制度体系能够持续得到有效执行。在业务流程建设方面要做到业务流程合理规范、数据使用高效安全。 三是要加强数据治理人才队伍培养和管理。

3.企业有没有一套完整的解决方案能够帮助企业将数据真正管理起来？

如果是这样，我们再来看看其他行业，我们会发现数据治理的本质其实和企业本身的业务运营息息相关。 例如，我在之前的文章中提到过的电信行业，我们需要一个全面、准确的数据治理体系； 再比如，我们经常说要拥抱“云化”，而不是简单地将传统数据库搬到云端。 因为这些年我们看到太多在“云”上取得成功的案例，如阿里云、腾讯云、华为云等；而对于企业来说，他们已经不再满足于单纯地把数据存储到自己的数据仓库里或通过大数据技术去分析出一套新的报表出来，而是希望在这个基础上再实现更多有价值的功能。

4.我们现在所使用的 BI系统，在管理数据时，会不会面临一些新的问题和挑战？

我们不会担心 BI系统，因为现在很多企业已经在采用一些分布式的系统和架构，使得 BI对数据的管理可以达到全域管理的程度。 而且这种分布式架构，其实是基于数据驱动的概念而设计出来的。 它将企业现有的数据从各个业务系统中抽取到一张独立于各业务部门和 IT系统之外，以统一的、面向服务（Service as a service）结构呈现给用户，实现对数据全面、统一、高效和持续优化管理。 也就是说，在我们现有 BI体系下，可以做到： 每个月做一次数据清理；

5.目前我们在进行一些分析方面的工作，如何才能让这些信息更加有价值？

数据分析是一个比较复杂的过程，这里面涉及到很多底层的知识，需要用到各种各样的工具，比如 Excel、 R等等。 而目前比较主流的就是 Spark框架。Spark框架在大数据时代有两个非常大的优势：第一个优势就是非常容易集成，能够直接连接各种应用系统（如财务系统、 CRM）；第二个优势就是能够让用户直接用自己喜欢的方式去进行分析和预测。

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