企业要发展，就必须实现数据管理的科学化。 “大数据”、“人工智能”等概念最近在网络上被热议。 企业要想实现这一目标，首先要做好数据治理工作，那么什么是数据治理呢？ 

所谓的数据治理，是指在组织机构内建立以数据管理为中心的信息管理体系，形成以数据资源共享为基础、以业务分析应用和流程优化为手段的企业大数据资源整合机制，以此实现企业组织机构内部资源、要素、流程等的优化配置与高效运行，最终达到降低企业成本的目的。 要实现这一目标首先要做好组织机构内的“数据管理”，通过建立健全各项数据管理制度、规范和标准等基础性工作来实现。 

那么“数据治理”的作用是什么呢？ 对于一个企业来说，只有将内部各部门、环节之间的信息系统进行整合与优化，才能有效地提高信息系统运行速度并降低维护成本；而在这个过程中最重要的是要保证相关人员能在一个统一的平台上进行信息交流与共享。 因此从这一点出发，通过合理规划与整合数据管理体系中各级各部门、各环节之间的信息系统及平台建设工作将成为解决这一问题最重要、最根本的方法。 在大数据时代，企业之间竞争更多地是从产品和服务能力上来竞争。 如何让企业之间在竞争中立于不败之地，是很多企业目前迫切需要解决的问题。

1、规范数据使用流程

对数据的使用流程要有严格规范，并建立相应的制度来确保其规范执行。 其中，数据质量管理包括数据完整性、及时性、准确性和一致性等方面的管理。 对数据质量的管理必须坚持先检查后使用，避免出现“数据丢失”和“非授权使用”等问题。 建立完善的规范，并对数据开发流程进行标准化和规范化。 这样才能确保企业所提供的各种信息都是准确并且一致的。

2、完善数据标准体系

数据标准体系建设是一项非常复杂的工作，涉及到企业各业务部门之间、数据源单位之间的协调沟通与信息共享。 在这种情况下，如果有一些部门不能很好地处理这一问题，那么就会给公司的整体发展带来很大阻力。 数据治理不仅可以有效地解决这一问题，还能保证公司内部所有信息系统的正常运行。 由于企业组织机构不同、数据标准体系各不相同，为了提高数据质量和数据应用水平，必须对数据标准进行统一规划与建设。 因此如果企业想实现数字化发展并最终成为行业中具有竞争力的企业，就必须完善和规范数据标准体系。

3、提高数据质量和业务处理能力，推动数字企业建设

随着数字化时代的到来，数据成为关键的生产要素，而数据质量则是生产要素质量的重要组成部分。 所以要想实现企业的数字化转型，数据质量就是重中之重。 在企业发展过程中，必须充分认识到数字经济时代对数据治理、业务应用和数据管理所提出的新要求，并结合企业自身实际情况进行深入研究。 如果不采取相应措施去解决，那么数字化转型就只能停留在口号上。 通过建设数字企业，让所有部门、所有岗位都参与到数字化工作中来，这是一项长期而艰巨的任务。

4、加强数据资产管理与安全保护

对于公司内部的数据资产，要从源头上加以保护，制定相关的数据管理制度、流程。 对于外部供应商的数据共享，要对其进行严格审核与管控，确保双方的利益不受损害。 在保证信息安全的前提下才能给客户提供高质量的服务。 对于用户所提供的数据，要做好分类管理与安全防护工作。 在大数据时代下，我们应该积极发挥作用，为我们企业带来更多更大价值。

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