数据治理是一个大的话题，本文我们主要介绍下什么是数据治理。 说到数据治理，大多数人第一时间会想到“企业数据资产”。 确实，企业中的海量信息是存在的，但并非全部信息都是有价值的信息。 举个例子，我们在网上购物时看到了商品信息，并不意味着我们买到了这件商品，因为商品价格就一定很贵； 同样的问题：在我们用微信、支付宝等扫码支付时，也不一定能买到这件商品。 所以，要做好数据治理工作首先就得对“企业数据资产”有一个清晰的认识。

一、什么是数据治理？

如果用一句话来描述，那就是：数据治理就是围绕企业的数据资产建立相关工作，使得企业具备一套完整的数据治理机制，能够有效地识别、管理和保护好企业的海量大数据资产。 举个例子，某知名家电销售企业在过去数年内完成了大量大数据项目，形成了海量的业务规则和标签体系，但由于缺少相关的管理机制和规范，导致海量信息无法有效沉淀。 经过一段时间的沉淀后，家电市场竞争更加激烈、客户需求多样化、个性化日益明显。为了更好地挖掘客户深层次需求，该企业引入第三方数据平台帮助进行分析挖掘，通过构建大数据库、建立多维画像体系、整合内外部数据资源等手段有效提升了营销能力。 但在实际过程中发现大数据平台无法满足现有业务流程要求和用户需求：业务发展快速变化，需要一套适应业务快速发展变化、满足用户体验和创新需求的大数据平台作为支撑；而目前国内大数据挖掘技术与大数据应用产品尚不成熟、市场尚未形成规范。

二、为什么要做数据治理工作？

在过去，企业对数据的管理都是通过人，建立专门的组织机构进行管理，这导致了企业数据资产分散、缺乏统一管控。 随着业务的不断发展和变化，企业对数据资产的认知也需要一个不断完善的过程。 在这个过程中，企业就发现： “目前公司里存在着大量信息孤岛、数据质量低、数据价值低等问题。”

三、数据治理的价值体现

以上对“数据治理”的理解和定义，在笔者看来已经比较完整了，不过也只是初步。 数据治理工作的核心在于通过规范统一企业数据标准、提升企业内部流程规范、提升企业内部各系统之间数据的融合能力和应用能力、推进数据共享开放与安全应用等方面来实现公司数据资产的管理和利用，从而进一步提升企业业务质量，促进公司业务价值发展。 在此过程中将逐步形成一套完整的从业务需求分析、标准制定到实施落地再到运营维护一整套体系，从而实现企业内部各业务系统之间以及与外部的有效整合联动。 本文由@Henry_Binnie原创发布于人人都是产品经理。

四、如何设计一套流程，使之成为一套行之有效的工作流程

要完成一个治理项目，必须先要设计一套完整的工作流程，使之成为一套行之有效的工作流程。 企业中的数据治理项目流程可以分为三个阶段： 第一阶段：建立标准体系，确定标准的范围和边界； 第二阶段：制定、评审标准并推广实施；

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