在数据治理领域，我们经常听到一个词“数据治理”，其概念的核心就是要通过一系列的技术和管理手段达到数据的全生命周期管理（Full Life Cycle）。 什么是全生命周期管理？ “全生命周期”，就是指一个企业或者组织在产品从设计、研发、生产到销售、售后等环节都要考虑到它最终的全过程的管理。 举个例子，我们现在很多公司都有 OA系统，也是企业内部的一个重要信息化工具。 那么这个系统能够帮助企业解决什么问题呢？ 首先它能够帮助我们解决的就是我们现在所说的数据资产、数据应用价值问题。 其次这个系统会帮助实现整个企业内部所有环节的打通。

一、企业业务问题

很多企业都有一个问题，就是业务数据的问题，我们现在所说的数据治理，都是指数据治理，或者叫数据管理。 我们说的大数据、云计算、物联网、人工智能等这些新技术为企业提供了一种新的商业模式。 它对传统企业管理带来了很多挑战。 第一个是，数据分散在各个业务部门，很难统一管理。 第二个是因为数据在各部门之间产生了壁垒，各部门的业务都不能互通，这对企业来说非常不利。 第三个就是信息孤岛现象非常严重。 第四个就是数据不可用，比如我们现在很多产品都是多厂家联合开发的产品、一个系统中存在多家软件公司，这种情况在企业内部也是经常发生的事。

二、数字化转型过程中的困难

对于数据的获取，很多企业都有这个习惯，就是通过各种渠道、各种方式，去收集各个业务部门的信息，这也是现在很多企业在数字化转型过程中比较常见的一个问题。 而对于数据本身而言，企业要做的第一件事就是实现数据资产化，把整个生产经营过程当中的所有信息以一种标准化、规范化、流程化模式进行输出。 其次要保证数据在生产过程当中不出现丢失、不重复等问题。 第三就是从信息源头到最终应用中间产生的一系列数据流转的问题，如果出现了数据不能共享或者无法共享等情况，那么数据就不能够发挥它应有的价值。 通过上述种种原因可以看出想要做到数据生命周期管理并不难，难在将这些内容转化为一种工具，并且以工具来辅助实现这个过程。

三、解决方案

针对以上问题，我们可以做一些什么样的改进呢？ 1、从数据模型上进行改进，我们可以使用一些比较通用的或者其他一些比较通用的工具或者接口。 2、利用大数据技术来实现一些优化和改进。 3、通过流程化的工作流机制，把各个部门之间的业务进行融合。 4、在实现这个过程中，我们会引入很多其他的工具来进行辅助，比如我们可以使用机器学习等等。 5、整个数据治理项目将会形成一个完整的闭环，我们会对这个项目形成一个评估报告，然后对项目中做的不好或者没有做好地方做出反馈。

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