随着数字经济的快速发展，数据作为生产要素的价值日益凸显。 根据国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》显示，到2025年将形成一批可复制、可推广的成熟应用模式，数据资源进一步成为数字经济核心生产要素之一。 《十四五”新型基础设施建设规划》指出，新型基础设施包括5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等； “新基建”将以数字化为特征的信息基础设施作为着力点和核心。 而数据是生产要素之一，数据治理是数据生产、流通与应用中重要支撑。 在数字化转型大潮下，企业需要对数据资产进行高效管理，有效提升了企业数字化转型效率以及对行业业务创新支撑能力。通过有效管理和治理数据，使更多企业在数字经济时代保持领先优势。 随着社会生活水平不断提高和数字化进程加快，越来越多企业在探索应用场景的过程中，逐步意识到企业治理过程中的关键问题是：如何建立完善的数据库管理体系、实现系统的有效运行？如何制定并贯彻数据资产相关政策与制度？ 通过对国内外相关研究成果及案例分析可以看出：当前企业在数字化转型中普遍存在“无章可循”“无章可依”等问题；通过数据治理能够解决上述问题。

1.数据治理关键技术研究

（2）数据质量治理技术：数据质量管理主要涉及以下内容：数据治理的目标是以数据全生命周期为主线，建立和维护从产生、采集到加工整理、存储的不同阶段所需的数据质量管理标准。 （3）数据共享治理技术：包括数据共享服务和开放治理两个方面。 （4）数据安全管理技术：包括身份管理、访问控制以及可信执行环境，通过对数据库安全策略的设计，建立相应的安全策略和规范，以保障数据库及相关业务系统运行和正常使用。 （5）数据运营管理技术：主要包括大数据分析技术、数据挖掘技术以及决策支持系统，通过对海量数据进行存储、清洗和分析，实现全域业务实时运营预警及风险预判。 （6）应用架构管理技术：通过对数据采集层、应用层进行有效规范，从而提高了数据应用效能；通过对系统结构及业务流程进行梳理和优化，使各个环节之间联系更加紧密。

2.数据治理实践分析

由于在数据治理过程中涉及到多个维度，所以在建设过程中需要遵循不同的原则和标准。 基于数据治理的基本要求，结合不同业务场景对数据管理的需求，数据治理体系主要由4个部分组成。 （1）数据资产清单：从总体上定义了企业各种业务系统的数据标准，为企业各领域开展业务活动提供准确、可追溯的数据支撑。 （2）数据质量评估：明确企业在数据采集、存储、加工、传输、使用等各环节所产生各类数据质量影响因素及风险点，为企业实现有效、安全的管理提供基础保障。 （3）数据应用能力评估：明确了企业在应用产品时使用的具体场景，有利于企业开展针对性和差异化业务需求，实现应用的快速部署及上线应用。 （4）风险管控能力评估：明确了在业务运营过程中所涉及到哪些风险点以及风险控制点，为企业开展针对性和差异化服务提供依据。 总的来说，在实际建设过程中需要遵循以下原则：

3.结论

数据治理在企业中有着非常重要的作用，可以帮助企业更好的实现数字化转型。 数据治理关键技术包括数据管理、数据质量和数据安全。 1)对数据进行全生命周期管理：在从收集到使用的整个过程中，将产生大量与数据相关的行为，这些行为需要被记录，以保证所收集的信息不被破坏以及不会导致任何损失；（在此基础上）。 2)从收集到分析再到使用等不同阶段所需要的数据是不同的，为了保证所获得信息中没有错误，对收集后的信息进行清洗和分类是非常重要。 3)利用先进技术来保障数据质量：先进技术是提升数据质量并从原始记录中提取高价值信息； 通过对原始数据库、最终数据库的访问，保证整个过程中产生新内容并将其纳入到已有结构中，从而实现可追溯性和合规性。

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