近日，一份由国内某数据治理公司公布的《2020年中国数据治理白皮书》引起了业界的广泛关注。 该报告由中国科学院软件研究所、清华大学和美国普渡大学三家单位联合完成，是国内首个关于数据治理的白皮书。 白皮书中提到：“随着大数据时代的到来，数据成为了企业生产经营活动的核心要素之一。同时，企业对数据质量及风险管控要求也越来越高，并在此过程中产生大量与信息安全相关的诉求。” 那么究竟什么是数据治理？ 它为何会引起如此多人关注？ 如何从众多“概念”中找到正确方向？ 本期，我们就一起来看看吧！

一、数据治理是什么

 [表格] 数据治理是一个新兴的概念，目前并没有官方的定义，学术界也没有统一的看法。 但总体来说，我们认为数据治理可以被理解为“通过系统的方式，对收集到的各类数据进行科学管理”。 其目的在于促进和保障企业、政府等各类组织机构在收集到各类数据后能充分地利用并高效地进行管理。 通过科学合理地管理各种信息资源、规范数据的收集与使用、明确各部门使用大数据处理及分析时应该遵守的规则等，从而促进企业及政府组织机构的正常运转，提升其生产经营效率。 [结束上表]

二、为什么数据治理如此重要

数据治理工作是一项复杂的系统工程，它涉及到企业内部大量的信息系统的规划、建设、运行与维护。 比如在企业中，很多时候需要将企业内各个部门的数据进行整合，并形成一个能够反映各部门和业务运行情况及相互关系的信息模型，从而达到有效控制、分析、管理和利用数据等目的。 对于企业来说，它涉及到组织架构的调整，信息系统（主要是 ERP）的升级和应用开发，各个部门信息化建设项目规划。 数据治理所要做的工作还包括根据企业业务特点对企业信息化建设进行梳理、规划及调整等。 而这些工作是一项复杂、庞大且持续变化的系统工程。 正因为如此，在国内数据治理公司不断发展壮大后，也有越来越多的人意识到了该行业存在的巨大商机并加入到数据治理行业中来。 与此同时，随着中国经济转型发展战略方针及国家有关政策法规的颁布实施，国内越来越多的人认识到数据治理具有良好商业价值和社会效益。

三、如何做好数据治理

在上文中，我们已经知道了，数据治理的主要内容包括数据治理、基础设施与数据标准、数据应用四个方面。 而要想做好数据治理工作，就需要首先解决这些问题。 首先，在做好组织方面的建设。 通过成立专门的数据治理机构，来对组织内部的各个部门和岗位进行管理，建立起严格的制度规范和流程来保障整个组织中信息系统的安全稳定运行。 其次，在解决数据共享问题。通过建立统一、高效、可追溯的接口标准以及相关技术规范，实现对系统内业务场景中产生的各种类型数据进行规范化收集和处理并输出相应格式和规格要求，保障信息系统中业务应用需求与技术标准对接。

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