在大数据时代，数据的价值日益凸显，对数据的管理与治理也愈加受到重视。 当前，许多企业正面临着各种业务和服务中产生的大量数据需求，在这种需求下，数据治理变得尤为重要。 作为企业组织中的一个重要环节，开展数据治理工作对企业数字化转型有着十分重大的意义。

《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）杂志发布了“2021全球最具影响力企业治理实践”，共涉及到11个领域。 在《哈佛商业评论》年度企业治理实践中，“数据治理”被评为企业组织开展最佳实践的第二名。 其中，美国通用电气公司（GE）、 IBM凭借对数据保护和分析领域中大数据相关的经验和实践、以及在全球范围内对客户管理和业务决策方面所做的贡献斩获了这一奖项。

一、企业存在的问题

对企业来说，数据治理是一个涉及到整个企业业务流程、组织架构、管理制度等各个层面的系统性工程。 对于企业来说，数据治理的目的是通过一系列标准规范，让大数据的收集、处理和存储有章可循，在保障数据安全前提下有效地进行业务创新，并最终推动业务增长。 数据治理也被称为“数据管理”或“数据治理”。 数据治理作为一项系统性工程，是贯穿于公司经营活动的始终。 它需要系统地对大数据时代背景下产生的大量数据进行收集、存储、处理、分析和利用。 通过系统建设及管理，将各种业务规则及规范统一起来，建立一套统一规范的管理标准和工作流程，并以此为基础实现对公司内外部相关信息的有序采集与整合，形成各类业务信息资源以及关联关系的集成模型，并以此来提升员工能力及企业的核心竞争力，从而推动公司业务增长。

二、解决问题的方式

数据治理的目的是解决和改善组织内部数据管理中存在的问题，提升企业信息系统的质量和效率。 数据治理的本质就是一个持续不断纠正错误和进行有效更新维护的过程，从而使得组织各部门能够更好地使用系统中积累下来的数据，并且可以及时地从这些数据中获取有用的信息。 数据治理并不意味着企业要花很多精力去解决所有问题或消除所有问题。 数据治理应该是一个循序渐进、持续优化和改善的过程。 企业需要将其工作划分为四个阶段：识别与评估阶段，规划与设计阶段，实施与验证阶段和维护阶段。每个阶段都需要有一个完整的计划方案及执行计划。

三、数据治理的重点

通过梳理数据治理的重点，并提出相应的解决方案，可以有效地提高企业数据治理工作效率、降低维护成本。 通过建立一套有效的数据治理制度体系，可以使企业在数据资源的采集、存储、使用过程中形成一套有效的规范流程。 通过制定相应的规章制度，可以实现企业各部门业务工作标准一致，各部门在执行业务工作中有章可循。 通过建立数据质量管理体系，能够实现组织机构建设与人才队伍建设同步推进、相互促进、协同发展。 通过建立相应的信息系统，能够实现信息系统与数据管理能力和数据治理体系相结合，形成整体联动效应。 企业可以借助统一的标准平台来保证各项工作在一个平台上有序地进行。 从而提高企业管理效率。

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