随着大数据时代的到来，数据作为企业战略资源越来越受到重视。 数据治理（Data Governance）是一个相对新兴的领域，是指对企业数据资源进行收集、存储、治理、加工及应用等一系列活动的总称。 企业数据治理是指企业为实现数据价值而采取的一系列管理活动。 作为企业大数据基础架构中最为重要的模块之一，它对企业数据资源进行管理和利用，不仅能够提升企业数字化转型和智能化水平，而且可以增强其核心竞争力。 当前大数据治理已经成为我国建设“数字中国”和“智慧社会”的重要组成部分。 那么，在新形势下，我们要如何才能提升数据治理能力？

1、建立健全数据管理的规章制度

数据治理的根本是对数据的控制，而数据治理的关键是对大数据处理过程中产生的各种问题进行有效解决。 因此，我们需要建立一套完整的数据管理制度，包括： ①企业整体工作流程中涉及到大数据处理过程的所有环节； ②对于涉及到业务流程中不同环节的数据，需要根据相关流程规范进行统一管理，如：在企业日常经营管理和日常工作中都要遵循一套相关规定。

2、加强数据质量控制

数据质量是整个数据治理的基础，数据质量的好坏直接影响到企业的生产经营活动。 通过制定和完善数据质量管理制度，提高员工在数据处理过程中的积极性和责任感，从而提高企业整体数据处理的水平。 另外，还应加强对现有数据资产（包括电子文档）的有效管理，包括文档管理、格式标准化、安全性和可靠性方面。 此外，企业可以通过开展一系列活动来改善企业内部和外部的数据库服务质量。 比如定期开展数据库技术培训、定期进行测试或认证、对数据库管理员及时进行培训等等来提高员工对于数据库技术的理解和认知能力。

3、实施有效的数据资产评估标准

制定数据资产评估标准的目的是帮助用户了解在现有数据资源中包含的数据和知识，从而有效地实施数据管理。 根据评估标准，可以将数据资产分为五类： 资源类（包括基础环境、软件、硬件设备和人员等）； 过程类（包括业务流程、管理制度等）； 结果型（包括用户行为、质量指标等）； 数据资产管理方法（即产品/服务中产生的所有信息）。

4、建立科学有序的数据治理体系

从管理层面来说，数据治理工作的核心就是“顶层设计”，建立起企业数字化转型中各业务条线所需的统一标准、规范体系。 具体来看，首先需要明确不同业务条线在数据标准方面的要求，根据各业务条线的业务特点及要求，形成数据标准规范体系。 其次要建立数据质量评估标准、统计分析标准等一系列制度与流程。 最后针对数据治理活动中出现的新问题进行完善，并建立相应的制度体系，以保证各项目、各系统数据治理活动有效实施和顺利推进。

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