数据治理是一项长期的任务，需要国家层面、社会层面和企业内部各个方面的协同合作。 数据治理的目的是为了让各组织和个人共享信息资源，使这些资源更好地为人类服务。 在这个过程中，需要解决三个问题：第一，数据治理是什么？ 第二，治理存在哪些问题？ 第三，解决这些问题需要哪些条件？ 数据治理可以分为两个阶段：第一个阶段是收集数据阶段。 收集数据的目的是为了获得数据本身所具有的特征和属性（这一阶段称为获取）。 第二个阶段是利用数据来实现某种目的而不是单纯地使用数据。 这一阶段主要解决的问题就是如何利用企业内部大量已有的信息对它们进行分析和决策，这方面最重要的工具就是数据挖掘（Data Mining）。

1.数据治理的定义和内容

数据治理是指企业为了满足用户和社会的需求，从多个方面收集数据，建立完善且有序的管理机制体系。 数据治理的核心内容是如何对各种数据进行有效的组织和管理，以获取最大的收益。 本文将从四个角度介绍数据治理的内容和要点：第一，通过对客户关系管理系统、财务系统和 ERP系统等进行分析，可以获得一个全面且完整的企业经营状况；第二，通过分析产品生命周期成本、产品性能以及供应链成本的分析，可以获得一份完整而全面的企业运营情况；第三，通过分析用户满意度等指标来了解客户需求；第四，以此为基础来进行决策。

2.信息安全风险

由于没有进行充分的安全评估，很多企业都存在数据安全风险。 例如，如果一个银行想要在全球范围内部署基于区块链技术的数字银行业务的话，它必须对银行系统中的所有信息进行全面分析以确定它们是不是有问题。 但是这并不意味着他们必须在所有相关的区块链应用程序上都部署同样的标准，因此数据治理还涉及很多工作要做。 虽然现在大多数企业都意识到了数字技术对业务的影响，但由于企业内缺少对数字化资产价值进行量化分析的工具和流程，企业在这方面仍处于被动地位。

3.业务流程问题

数据治理涉及到企业的业务流程。 需要对企业内部不同部门和人员之间现有的和潜在的业务流程进行梳理，并分析其中存在的问题，并对其进行改进。 另外在组织内部，由于存在着数据孤岛，不同的部门和人员所使用的统计信息往往不能被统一。 这就需要将企业整体层面的数据治理工作与具体业务系统中各模块和各部门相结合，来对数据进行集中管理。 [5]大数据在一定程度上可以帮助解决数据治理中存在的问题，但目前并没有特别好的解决方案。

4.数据标准问题

数据标准是组织的数据和信息的语言。 如果没有统一的标准，不同组织之间就会有很多矛盾。 因此，数据共享需要统一的规范。

5.数据质量

数据质量是指原始数据是否符合标准，是否有任何不准确的成分。 [为了达到这样的要求，在收集数据阶段就需要考虑相关问题。] 在第一阶段收集到的数据中有很多是不准确或错误的，因此需要对这些数据进行清洗和转换。

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