数据治理是一个相对较新的概念，也称为数据质量治理，而在互联网、云计算时代才被提出并开始应用。 从本质上说，企业数据的收集、存储、加工、管理以及应用与服务等都属于数据治理的范畴，但它与传统意义上单纯的数据管理概念有很大区别。 当前全球信息化高速发展，各类企业在进行信息化建设时往往都会选择以信息技术为核心来提升企业的生产效率与管理水平。同时也对数字化转型提出了更高要求，其中最重要就是提高企业业务效率，将业务流程、运营体系等进行数字化升级和改造。 而在这样一个发展趋势下，企业要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须要实现数字化转型。 因此企业必须重视对数据质量、数据资产管理、技术手段等方面的治理，这就要求我们必须要在数据治理方面不断完善和创新。 数据在各个行业都有着广泛应用并不断推动着各行业发展建设中，随着越来越多行业与企业开始重视起对数据质量问题的关注度。 因此今天我们就来聊聊关于如何更好地做好数据治理工作吧！

一、数据治理概述

首先数据治理是一个复杂的概念，是多个因素综合作用的结果。 其次在企业数字化转型过程中，数据资产往往处于核心地位，因此数据治理与数据资产管理同等重要。 再次数据治理的核心内容包括四个方面： 一是组织层面的数据治理；二是策略层面的数据质量提升；三是技术层面的系统建设与开发；四是运营层的流程和制度建设。 [注]企业中，对于各行业来说，随着经济全球化程度不断加深，企业间相互竞争日趋激烈，传统行业纷纷加大数字化转型力度。 [注]企业中大量组织机构需要对其各类信息资源进行统一规划、开发、维护和使用。[]而这也就意味着要打破信息孤岛、打通流程壁垒与建立统一标准等。

二、主要内容

我们通常所说的数据治理，主要包括以下几个方面： 数据治理目标：明确企业的数据管理目标，从全局的角度制定完善的数据政策与标准体系； 数据治理流程：通过制定相应的流程与制度，确保企业各业务部门及组织内部各层次对其业务进行有效地管理； 数据治理过程：通过对企业内存在的问题进行全面、细致地梳理，并找出对应解决方案，使其更加完善； 结果输出：通过各种手段，最终将企业业务需求、管理模式等落实到企业内相关的人员。 [2]。在进行数据治理工作时，需要首先明确企业内部对于整个流程与规范制定，只有这样才能更好地完成目标。

三、未来趋势

目前，国内在数据治理方面已经有了较大的突破，但是仍有很大的进步空间。 数据治理需要在企业内部实现整体数据治理水平的提升，目前还没有完全统一与规范的数据治理体系，因此数据治理工作仍然存在很大困难。 随着大数据、人工智能等技术和产品的发展，在企业中进行数据管理需要全面地梳理企业业务流程中出现的问题。 通过数据质量管理工具可以将问题提前发现并加以解决，降低出现问题的风险。 未来在技术手段上还将会有更多新的发展技术手段可以帮助企业去实现对数据管理过程中产生的各种问题快速发现并进行有效地解决。 未来企业也将会开始重视起对各类数据资产进行管理与维护，同时也会通过更加先进和科学的大数据分析与应用等方式帮助企业做出更好地决策。 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来，我们只有通过不断加强对于企业内各个方面的监管力度并规范起来才能有效地提升其应用价值。

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