数据治理是数据管理的基础，数据治理是一个系统工程，需要组织和流程来支撑。 在传统的业务处理模式中，各环节的工作相互独立，各自为阵、互不联系，导致信息孤岛问题难以解决。 面对数据资源众多、分布广泛和数据价值巨大等复杂情况，传统企业需要花费大量资源来处理这些复杂海量信息，同时还要对不同业务系统之间形成的多源信息进行整合、处理与关联，进而实现对企业关键业务资源进行科学调度。 目前数据治理是国际上比较流行的一种解决方案。通过建立一套有效的数据治理体系来提升企业管理水平，提高企业运营效率和管理效益。

1、数据质量

数据质量是最基本的，也是最重要的。 对于企业来说，任何重要信息都必须保证准确和完整。 这就要求企业数据治理人员提高数据质量意识，把数据质量作为重中之重的工作去做。 如果一个企业没有良好的数据质量，那就不可能做出好的产品和服务来。 数据质量决定了数据是否准确、完整、有效等。

2、数据安全

数据安全是一个老生常谈的话题，但是大家却很少去考虑这个问题。 在企业中，数据就像水一样，一旦泄露就会造成无法估量的损失，所以，任何一个企业都会将数据安全放在非常重要的位置。 对于数据风险的识别与评估。 对于如何避免数据风险、如何应对数据中存在的各种问题，都需要一个清晰的认知，并采取相应的措施。 明确企业应遵循何种安全策略、什么时候实施什么样的风险防范措施等，以确保企业不会在遭受攻击后陷入困境或者丧失生存能力。 同时，要制定一套应急预案： 对系统进行备份与恢复、备份数据到新系统中、及时对数据库进行更新等。

3、数据整合

主要目的是解决数据中的冗余问题，即不同业务系统的数据在同一时间内由不同部门或人员管理，且其来源、格式、版本各异，并不是所有部门的数据都被使用。 例如某公司生产车间使用的 ERP系统，从生产过程中产生了大量的统计数据和报表，但是这些报表都是由不同人员来填写和管理，各生产车间之间很难做到准确地对各部门的情况进行统计。 企业中各业务单元在各自的业务领域有大量数据信息沉淀，但是这些数据信息彼此之间相互独立。对于这类企业来说，整合这些信息需要在系统内部找到合适方法对数据进行整合。 为了实现这样的目标，一种方式是通过对现有系统中大量历史信息进行分析和整理，对现有的系统进行整合；另一种是通过将现有数据按照业务流程、业务范围整理分类后再加以合并。

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