随着云计算、大数据和人工智能的快速发展，数据治理已经成为各行业信息化建设的重中之重，如何通过数据治理使数据更好地为业务赋能已经成为越来越多企业关注的问题。 随着大数据技术、人工智能技术和机器学习算法的不断发展，越来越多企业开始意识到需要利用这些技术手段来提升企业业务管理效率以及帮助企业挖掘数据价值。 本文将介绍在此过程中，数据治理的技术路线。希望能对读者起到一些参考作用。 在大数据时代，无论是企业自身还是国家均需要一个良好的大数据环境来支持各行业发展。 而数据是大数据最重要的基础资源之一，但同时它也是一把双刃剑，一方面它可以成为业务创新的动力和源泉；另一方面如果处理不当就会给公司带来风险。

一、技术路线

所谓的技术路线是指采用的技术手段，比如数据治理技术路线主要是数据标准、指标体系、治理规范等。 其中指标规范：主要采用规则方式，通过统一的数据标准规范业务部门及组织单位对指标进行定义与描述，同时对这些术语定义加以限制。 然后数据治理技术路线通常会使用一系列的技术手段和方法来对这些术语定义进行完善，比如对标准化管理、信息标准规范化、数据编码及映射、指标口径统一化等。 当然随着企业对数据治理认知的加深，会有越来越多的组织机构通过自建或者购买第三方服务来建设企业自身的数据管理体系。 但自建或第三方服务在建设过程中也会面临一些问题，比如项目周期长、人员配置要求高等等问题。 因此本文以企业实际情况来说明一下数据治理的技术路线，希望能够给读者起到一些参考作用。

二、数据治理是什么？

数据治理是指对具有一定规模的企业中存在的分散、异构或多源的多维的海量数据进行采集、存储、管理，形成企业所需要的统一数据标准，从而保障信息系统能够顺利地运行。 在此过程中，我们所说的数据治理其实就是指一个完善的、统一的企业内各个业务系统所需要提供的数据和接口。 通过对各系统中产生和收集来的业务数据进行分析与整理，然后对其进行标准化，统一存储与管理，形成统一业务标准。 这样才能保证系统具有良好性能，从而更好地支撑企业数字化转型需求

三、数据治理的内容

数据治理的内容主要包括数据定义、数据质量三个方面。 对于数据定义，主要是要明确哪些是需要保留和使用的，哪些不需要。 对于数据标准，主要是要明确什么样的标准才是好的数据标准，哪些不是。 对于数据质量，主要包括业务质量和技术质量两个方面。 对于业务质量、技术质量的具体要求会在后面进行说明。

四、结语

数据治理是一个复杂的工程，其主要目的是通过技术手段，实现企业数据质量提升，为公司决策提供支持。 但是目前许多企业存在数据质量参差不齐、数据治理技术路线五花八门、没有形成统一的数据治理体系等问题。 数据质量的提升需要从多个方面入手： 对企业现有资产进行梳理，确保有足够、安全、可用的资产。

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