数据治理解决的是什么问题？ 大数据时代，数据已经成为核心资源。 在这样的大背景下，“数据”已不单单是一个企业或个人所拥有的资源，更是一个国家或地区发展的核心战略资源。 数据管理是一个复杂、长期的工作，要想做好就必须有专业技术人才和管理人才。如果企业中没有专业技术人员就会出现问题而无法解决；如果企业中没有管理人才，将无法进行有效的数据治理和数据管理等工作。

1、统一数据标准

数据治理是统一基础数据标准的过程。 企业需要通过统一存储、计算和查询平台，将组织内的数据进行集中存储和统一管理。 数据治理首先要解决的就是数据标准问题，包括业务规则和规范、格式及类型等。同时通过建立组织内的数据信息标准，可以为不同层级管理人员提供基础的信息参考，让他们能够快速准确地找到需要的内容，并将工作重心转移到其他需要开展的工作上来。

2、数据质量保障体系构建

企业数据质量管理是指通过技术手段，使本企业的数据满足法律、法规及标准等要求。 主要目的是通过建立有效的信息系统和完善的信息管理制度，规范数据采集、存储、传输等环节的质量控制，确保数据的真实性和完整性。 解决当前许多企业在管理体系中存在的问题： （1）数据量大，数据多且杂； （2）数据格式不规范，业务人员操作困难；

3、实现标准化与差异化的有机统一

数据治理中，标准化是对各业务系统的要求。 企业各部门的数据要保持一致，但业务的复杂度不同，不可能实现统一。 数据标准化可以将不同行业的各种产品和服务标准化，避免数据孤岛问题。 由于企业部门繁多，业务部门不能统一考虑同一问题，因此，可以通过建立统一的数据标准，将不同部门的业务系统进行梳理整合，保证了数据质量。 例如在银行里建立标准统一的“客户管理”接口应用程序、“银行卡”管理接口和应用程序、网上银行、自助服务终端等相关接口；对于客户信息管理系统要建立统一标准化管理标准和业务规则；对于信用卡相关信息要建设与客户信息管理系统相对应的信用卡模型与规则等。

4、形成企业数据资产闭环管理机制

数据资产管理是企业数据资产的管理过程，从组织、业务、技术和标准等方面形成数据资产闭环管理机制，并将其贯穿于业务、系统和标准中，形成企业整体数据资产管理体系。 首先，数据治理的目的是为了规范组织的数据行为和标准。 其次，企业在数据治理过程中，需要考虑哪些组织的数据行为需要统一、规范、一致。 再次，对现有的流程及规则进行梳理，确定需要统一的流程和规则体系。 最后，在实施新架构设计时，将原有业务模型按照新架构进行重新设计。 这样就形成了一个完整的企业数据资产管理体系。

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