数据治理是个比较复杂的过程，它涉及到数据基础、数据应用三个方面。 其中，基础层包括技术、工具等方面； 业务层主要是从“人”的角度，对业务进行分析和建模； 应用层需要针对企业自身的业务需求，形成相应的解决方案。 如果只把“人”的工作做好就够了，那么整个数据治理的过程就没那么复杂，因为企业本身不会太多涉及到这个部分； 但如果要把“人”与“业务”相结合到一起时，其对数据治理过程的影响就非常大了。 如何衡量一个数字化转型的企业是否已经完成了数据治理，其中一个重要方法就是对整个数字化转型过程进行检验和评估，而这个指标包括技术和业务两个方面。

1、在技术方面，可以通过一个简单的模型，来衡量该企业是否完成了数据治理的过程。

整个数据治理过程可以分为四个阶段，分别为：数据准备阶段、技术开发与应用阶段和运维支撑阶段。 该企业已经完成了以下四个阶段： （1）数据准备阶段：通过分析企业自身业务特点，形成相关的解决案并实现落地； （2）数据准备期间：针对不同用户使用不同业务产生的数据，需要结合不同的算法模型进行处理和分析。 （3）数据准备之后：对这些数据做一定的处理后，并输出相关的结果出来。 （4）运维支撑期：在此期间需要进行大量运维工作和测试工作。 整个过程中，需要使用的技术主要有：分布式数据库、大数据平台（如 Flink）等；

2、在业务方面，可以通过一个简单、直接的指标来判断该企业是否已经完成了数据治理的过程。

比如，该企业是否已经将所有业务流程打通，将不同部门的数据打通，实现数据互通。 又如，该企业是否建立了较为完善的数据标准体系。例如什么是最重要的核心指标？ 再如，是否已经对业务流程进行了梳理，从技术和流程两个方面进行改善。 又如，通过这个指标可以看到该企业目前完成了哪些问题的修复和改进工作？ 通过上述这些衡量指标可以看出：企业从产品设计、业务流程到技术架构层面，都已经完成了一系列改进工作。

3、另外，在这个过程中需要特别注意的是：

数据治理的过程中，技术要不断地发展。 如果不能紧跟业务的变化，那么其会越来越落后。 而随着企业对数据治理投入的不断增加，最终也会导致企业自身在技术方面出现落后。 

企业在进行数字化转型时，会遇到很多问题。 而这些需要用技术去解决的问题和需求，如果不能得到及时解决，那么最终可能就会成为一个大难题。 如果这个问题不能被及时解决的话，那么这将导致企业的数字化转型工作受到影响。 数据治理在很多企业中并没有得到重视。

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