最近看到一个问题，数据治理这个概念很火，但是它到底是什么？ 这几年很多人都在说数据治理。什么叫数据治理，什么不叫数据挖掘？ 其实这两者是有区别的。 数据治理，首先是指一种规范，一个系统的运行规则。 但是数据挖掘，它的概念就比较宽泛了，包括技术和方法。所以不是简单地将它们划上等号就叫大数据治理了。 这就好比一套算法的理论体系、数据的标准体系和应用规范体系一样，需要做好顶层设计并在实际场景中落地生根。

数据治理是一种系统管理手段或方法，通过对不同组织结构和不同层面上业务活动中产生的海量数据进行有效分析、加工处理、深度挖掘和关联整合，以提升管理决策水平、增强管理效果和实现科学决策。 而不是简单地把数据当成产品，用来卖钱了！

1.从管理层面上，数据治理的目标是为业务和数据建设提供有效的管理框架，以提高组织效率、实现组织目标。

数据治理的目标主要有两个： 首先，企业要建立与自身业务目标相适应的数据治理框架，并通过制度流程的制定与实施来实现。 其次，数据治理要充分考虑和解决现有数据应用系统存在的问题和不足。 其次，数据治理是为了提高业务流程、产品创新、绩效管理决策效率而进行的系统性变革。 这就要求从管理流程、组织架构及制度流程等多方面进行改革，最终实现系统设计规范合理、信息资源充分共享、运营效率有效提升的目标。

2.从技术层面上，数据治理是一项复杂的系统工程，涉及到对数据采集、存储、计算、传输和访问等多个环节。

数据治理需要根据组织机构的职责划分，针对不同的组织结构和数据标准体系开展数据治理工作，同时也要考虑业务部门和人员的需求，从应用系统的角度进行数据标准化操作。 为了更好地推动信息化转型，需要不断进行产品创新、技术创新。 数据是业务发展最重要、最核心的基础，同时也是信息化建设最关键的一环。 从当前来看，传统 IT系统已不能满足目前业务发展及未来需求。 新技术不断出现，例如云计算、大数据、人工智能、区块链等科技手段均在帮助企业实现数字化转型。 对于传统 IT厂商来说，未来几年的发展趋势也将会由单纯的技术服务逐渐向产品及解决方案服务转变。

3.从技术层面上，数据治理的目的主要有三个方面：

统一数据标准； 建立数据应用及共享的安全保障体系； 实现业务创新，提升核心竞争力。

4.从组织层面上，数据治理是一项系统工程，它包括以下三个环节：

①组织治理：组织要对数据治理的理念、目标和原则有清晰的认识，并在此基础上制定数据治理的实施计划和规划。 ②基础设施治理：要建立一套适应数据治理发展潮流的信息技术基础设施体系。 ③数据应用治理：要建立科学、合理并具有可操作性的业务应用流程，为业务人员提供有效的技术支撑，确保数据在业务过程中得以高效利用。 ④管理保障：管理部门要制定数据管理的相关制度和流程，确保组织层面对数据价值和使用过程进行有效控制。

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