近年来，国家大力发展大数据，大数据行业蓬勃发展的同时，也暴露出很多问题。 数据质量不高，数据共享程度低，造成了很大的浪费。例如一些人想要知道一些信息的来源，但是不知道从哪里来？ 如何才能提高数据质量？ 数据资源分布不合理导致了大数据的应用成本高、效率低等问题。 那么，企业要做什么数据治理？ 企业做数据治理需要从哪些方面着手？

1、明确企业数据治理目标

企业要制定出合理的数据治理目标，根据企业的实际情况，制定一个明确的数据治理目标，然后从组织架构上确定数据治理的执行主体和执行方式； 2、建立数据标准，规范数据管理流程； 3、明确业务部门在业务中所承担的角色，规范其在数据获取中所使用的数据； 4、在组织架构上设置专门部门，对各业务部门进行协调管理； 5、加强员工对数字治理和数据质量意识培训。

2、建立规范的数据标准体系

数据标准是数据治理的重要组成部分，它包括数据采集、清洗、转换、加工、标准化等内容。 建立规范的信息标准体系是企业数据治理的重要工作，它可以统一不同类型的数据格式，促进数据管理工作标准化，进而实现统一的业务系统应用。 在建立内部数据标准体系时，要根据组织结构和业务需求的变化对现有的信息系统进行梳理，制定规范和标准，并以此为依据构建数据标准体系。

3、建设完善的数据仓库

数据仓库的建设是一项复杂的工程，需要企业高层领导的支持和指导。 在设计阶段应根据业务需求确定数据库的种类，并明确所需数据仓库数据库标准。 在完成基本数据仓库建设后，还应进行数据质量控制和数据存储系统的建设。 要保证系统中的数据库安全，首先要考虑到数据安全，如备份等技术手段。 建立系统运行前和使用中的监控、检查机制，确保系统良好运行。

4、搭建高质量的数据清洗流程

数据质量是数据治理的关键，对于一些有争议的数据中存在问题的部分，应进行重点处理，以提高企业的决策能力。 通过采用基于标准的清洗流程将对各种异常和问题进行分类及标记，提高分析和理解的准确性； 对数据进行分级并建立一套标准以保证数据质量； 通过清洗工具对数据库中存在的问题进行检查。

5、制定业务数据指标体系

制定业务数据指标体系，对于数据的监控、预警等方面具有重要的意义。 数据指标体系要基于企业实际情况进行定义，同时要结合自身业务逻辑进行设定，避免对业务造成干扰。

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