在数据治理的过程中，我们会遇到各种各样的问题。 比如说，我们如何更好地梳理业务数据和管理数据的关系？ 我们如何更好地将数据整合起来，形成新的数据资产？ 我们如何建立一个标准的数据管理体系，以便对未来进行规划或者预测？ 等等。 对于企业来讲，如何实现高效、有序、可持续发展是一个重要课题。 那么在这其中，我们需要什么样的工具呢？ 其实，从上面所说的这些问题中，我们不难看出数据治理工作对于业务开展与数字化转型的重要性。 而随着市场对数据应用需求不断增加，以及企业业务模式不断变化，更多新的商业模式出现，传统企业需要将业务需求与管理需求整合起来才能满足客户和用户的变化。 对于不同企业来说，其管理要求与业务发展需求也会有所不同。

1.企业自身对数据管理的要求

对于大型企业来说，其数据管理目标包括： ●持续改进业务运营模式，包括提升客户满意度； ●建立数据驱动的决策体系； ●实现跨系统、跨地域数据共享与协同； ●打造数据治理体系，包括构建与管理标准化的数据模型和管理流程； ●构建统一的技术标准体系，包括统一技术标准和相关业务标准。 这是对自身的数据治理需求而提出的要求，同时也是对客户需求变化与企业发展所提出的要求。

2.如何构建一套标准数据管理体系

首先，我们需要明确的是，我们需要什么样的一套体系？ 在构建一套标准数据管理体系之前，我们需要明确的两个问题： 数据治理工作的目标是什么？ 数据治理工作如何与其他业务系统进行配合？以及这套数据管理体系能够支撑哪些具体业务？ 为了完成以上任务，我们需要采用一个通用且可扩展的工具：

3.解决方案中需要的工具和功能

在数据治理的过程中，除了以上的四个基本问题之外，对于不同客户来说，还会有很多额外的需求。 比如说对企业内数据进行梳理，建立企业内部数据管理体系和框架。 建立企业级数据标准、数据资产管理体系和数据质量控制体系。 建立企业内的信息共享、信息集成与融合平台。 实现跨组织、跨地域数据的有效流动与充分共享。 等等这些问题都是非常现实，也能够解决的事情。

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