数据治理是什么？ 数据治理是指企业为了有效、规范地管理数据，保障数据质量、安全和共享利用，提升企业竞争力等目的，而对数据进行的标准化、规范化、系统化过程。 对于数据管理而言，可以简单地分为三个层次： 第一层次：“管”的层面，即规范管理。 规范是什么？规范是标准和制度，指统一的标准化管理。 在应用层面，主要指业务应用和数据管理。 培育有哪些？

1.通过企业的组织架构建设，在明确各部门的数据管理职责、权限和流程的基础上，构建数据管理体系，保障数据治理各项工作落实到位；

通过企业的数据平台建设，实现业务数据的统一规范管理，促进数据资产的深度开发和使用，充分挖掘数据的价值，提高公司大数据应用能力； 3.通过建立规范的统计报表体系，将企业中每一条业务信息都能够清晰地展现出来。 数据治理是为了更好地应用数据资源来辅助业务创新、实现价值最大化。 通过建立一个规范、高效、安全的数据资产管理体系与制度，形成一套标准化流程和统一标准规范体系，为企业在新形势下发展战略提供强大的技术支持和保障。

2.通过制定数据标准规范、建立健全信息系统基础规范、优化并完善业务流程等工作，加强关键数据的标准化管理；

在《企业数据治理指引》中，明确了数据管理的基本原则，其中第一条就是“明确企业数据治理的目标”。 这个问题其实也可以用“两个原则”来回答：第一个就是坚持以业务为中心；第二个就是保证所有关键数据的真实性和准确性。 在这里，业务和关键数据，实际上是对企业所有信息系统的统一管理的概念。 如果没有一个规范的基础规则，每个单位都可以根据自己实际情况建立一套自己的信息系统，这样既会造成资源浪费、信息孤岛多，也不利于各单位之间协同办公、业务流程优化等工作。

3.围绕提升数据质量和利用效率，从人员培训、技术支持、系统保障等方面入手，开展企业内数据资源管理相关活动，持续推进内部数字化转型；

以用户为中心，围绕提升数据资源利用效率，从构建用户全生命周期数据资产管理体系入手，全面提升业务人员及运维人员的数据利用能力； 5.通过对内外部信息系统、网络等的互联互通，将企业范围内海量信息资源进行整合、分析和处理，并以用户为中心向外提供相关增值服务，不断增强数字化转型能力。 我们知道数据是死的、活的。 那么我们该如何把这两个概念结合起来呢？

4.通过建立企业数据治理组织架构、建设企业专业团队，提升跨部门协同的组织能力；

通过开展统一的数据标准体系建设，统一规范各项业务数据的标准，建立统一、可维护的标准。 《数据治理框架》 由于管理是个长期积累的过程，企业需要通过一定时期（通常为三年左右）进行数据建设、数据应用，使企业对自身业务有充分的认知。 对于一个公司而言，应用与数据治理同等重要；数据治理是公司管理的基础和关键环节。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506