数据治理行业目前是一个比较新的概念，但在欧美等国家，数据治理已经成为一种常态，如美国、欧盟、英国等。 数据治理也是当前中国企业数字化转型的一项重要工作。 近年来，随着互联网以及移动互联网飞速发展和普及，企业数字化转型的速度越来越快，同时也面临着许多新问题和新挑战。 在企业数字化转型的过程中，往往涉及到多个部门间的多个业务场景应用、多个生产系统的协同、跨地域跨层级的业务协同等等。 这些问题可能都不是单独出现在某一个环节里，而是在一定场景下会呈现出一种综合的现象。 所以需要一个专业、规范的组织来进行统筹和协调。 数据治理是一项系统性很强的工作事项，涉及企业信息化建设各个环节，需要一个专业、规范、有序、高效、持续运营和迭代升级能力比较强的组织来完成。

一、现状而在国内，目前的数据治理行业还处于初级阶段，这一领域相对来说比较分散，没有一个比较专业的团队。 所以在一定程度上还没有形成一套较为完善的标准。 而根据近几年数据治理领域的一些研究报告显示，目前国内数据治理领域还存在很多问题，其中最突出的两个方面就是缺乏统一标准、缺乏持续运营能力。 在这两方面中，最为突出的问题就包括了： 缺乏统一规划和标准、缺乏持续运营能力：不知道自己做什么、怎么做，不知道效果如何优化改进等。

二、问题

1.数据质量不高：数据质量影响到最终的业务结果，数据质量好才能输出正确的结果，如果数据存在问题可能会导致决策失误或者错误决策。 2.数据标准不统一：企业对于自身的数据标准、应用标准都有不同的理解，导致企业的业务部门在应用过程中经常出现使用标准不统一而产生混乱现象。 3.数据口径不一：不同行业、企业间的业务需求不同，企业在制定信息系统建设方案时会根据自己的需要来制定相应的信息系统建设方案。 4.数据库、基础设施等能力缺失：业务部门往往在自己所需的业务场景下会有大量、重复、复杂、繁琐且质量参差不齐的数据，而且这些数据量和难度是随着公司战略不断变化，往往也得不到足够多业务人员的重视。

三、需求

[数据治理行业市场规模从2016年的1.2亿元，增长到2019年的4.2亿元，复合增长率达到了120.7%。] 数据治理服务在企业信息化建设中起到的作用越来越重要，从最开始的解决业务痛点、提升用户体验，到现在逐渐深入建设企业各业务系统间的数据共享。 [数据治理行业发展的需求逐渐多样化，目前市面上提供相应服务的企业也在增多。] 从需求来看，主要包括以下几方面：一是从客户对数据共享、应用场景来看，二是希望能够进行产品方案优化，三是可以提供咨询服务。 [数据治理涉及到不同部门、业务场景下如何实现数据采集格式转换、质量控制与风险评估等各个环节，每个环节都会存在不同问题。] 此外从产品服务来看，主要包括数据治理相关软件和解决方案。

四、解决方案

针对数据治理，数据公司提供了两种解决方案。 第一种方案是数据治理组织，可以根据不同行业的业务场景，建立适合的组织架构和管理制度。 例如，某银行数据治理的组织架构为：数据治理组、数据服务组、应用管理部、数据分析应用部。 第二种方案是从组织架构入手，先做一个初步的设计与规划，再到各个部门进行落地执行。 例如：某银行业务管理体系建设工作组（简称 PMG），其职责范围包括：确定总体建设目标、制定实施计划等工作；规划建设蓝图；制定信息资源管理方案；组织并参与相关信息资源库和知识库建设；组织开展相关信息平台及业务系统的建设和运行等。

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