为什么要做数据治理？ 大数据时代，企业数字化转型的关键因素是以业务为中心，而非以数据为中心。 所以在未来相当长的时间里，数据会成为企业最核心的资源，并且还将继续被企业所重视。 

1.在做数据治理的时候，不能把所有工作都往一个方向去做，必须要结合实际情况，有针对性地去做。

例如，数据治理的目的是为了提升数据质量，但是有一些客户在使用大数据的时候，由于各种原因，会出现数据质量问题。 这种情况下，如果要做好数据治理的话，首先要对企业内部的情况进行摸底和调查。 例如有的用户在使用大数据的时候经常出现一些问题——比如：一打开某个网站就会提示：您所访问的网站存在风险！其实这个网站是用户在使用大数据库过程中，由于各种原因导致系统崩溃后进入的一个“后门”。 这种情况下，我们首先要做的事情就是要对这个数据“后门”进行修复—— 而不是去解决这些用户访问网站时出现的各种问题。 所以我们一定要根据企业实际情况去做分析和设计，这样才能更好地实现数据治理的目标。

2.在具体实施的过程中，首先要解决的问题是什么？

数据治理的目的是为了保证公司的信息安全，所以数据的质量很重要。 数据治理所要解决的问题就是数据质量的问题，而数据质量又可以分为业务问题和技术问题。 在这个过程中，需要确定好具体的业务需求，以及业务系统中出现问题后如何解决。然后对各个系统进行改造或升级等等。 对于企业来说，需要先把这些功能需求进行梳理出来，然后在对这些需求中的每个业务场景进行分析确定下来，并在此基础上明确出具体的系统改造或升级方案。 这里需要注意一下一个原则：在做方案设计时，不能只关注到具体改造方案中的某一个功能点或某一个问题点的解决方案，而是要综合考虑这些因素，最终确定出最适合整体流程改造方案。

3.在具体实施过程中还要注意一些问题。

数据治理的核心目标是为了提高客户体验，数据治理并不能直接提高客户满意度，要有一个比较完整的数据质量保障体系，才能真正起到作用。 其次要做好流程管控。 要建立一套合理的管理流程，对业务人员和客户有明确的要求，通过制度流程来进行约束与监督，这样才能更好地提高客户满意度。 还有就是一定要对用户进行分级管理，明确不同级别用户的权限和职责，同时建立一套完整的考核体系。 比如有的企业要求用户必须经过授权才能查看业务数据、权限、使用业务数据库查询等；如果用户没有经过授权访问业务数据又出现问题怎么办？对此就要加强人员培训力度和执行力度；同时还需要建立一套完整而严格的责任追究制度。

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