数据治理是指对数据进行治理，以使其符合一定的标准、规则，并用来提升整个系统的运营效率和质量。 而数据治理技术则是指在信息化建设中，通过一系列规范的流程或技术手段，对数据信息进行管理。 随着时代的发展与技术进步，企业信息化建设逐步走向深入，企业对各部门业务的掌握程度越来越高，而如何从业务层面去理解企业各个部门之间的联系？以及如何用数据驱动各个部门？ 这就涉及到一个非常重要的问题——建立各组织之间的数据治理机制。 通过这一过程来解决企业面临的问题，并提高企业内部各部门之间合作效率。 本文通过对数据治理流程和规范的介绍与分析。 希望能帮助大家更好地理解数据治理技术对业务发展以及提升效率方面所起到的重要作用。

一、数据治理的过程

数据治理是一个完整的过程，可以分为四个阶段： 数据分析——设计流程和规范，对数据进行收集、清洗、标准化和分类，构建多维关联关系，最终完成对数据的建模。 数据标准——制定数据标准体系，包括技术标准、操作标准和业务标准。 统一管理（元治理）——将各企业的数据进行收集和整理，形成统一的元信息体系。 整合资源（技术）——从企业各业务部门的角度出发，整合企业内部的所有 IT资源，形成统一平台或门户。 数据共享——根据元治理和系统建设的成果进行统一管理、应用和共享。 这四个阶段环环相扣，在企业中每个阶段都有具体实施办法，每个阶段对应一个特定流程与规范。

二、以提高数据质量为目的的治理工作

数据治理的目标是在现有基础上提高数据质量，并为业务部门提供更好的决策依据。 而提高数据质量主要包括两个方面，一是明确各数据的标准（包括数据格式、元数据定义等），二是规范各组织的采集、传输、存储的流程，同时加强对已有数据的应用与维护。 其中，明确标准（包括如何对已有数据进行采集等）可以保证企业可以及时获得准确、完整和最新的企业业务信息。 规范流程（比如如何建立一套完善的质量保障体系）能够保证各组织在制定相关工作流程时做到有章可循，并将相关工作进行整合，同时还可以对其进行有效监控，发现错误及时纠正。 对已有的信息进行统一存储与管理（比如规范各类信息存储流程和方式等）。 在此基础上，需要根据标准规范制定相应的组织结构、工作流程，并对其进行有效规范与管理。

三、结束语

数据治理的目的是为了实现企业对数据的统一管理，为企业的高效运作提供数据支撑。 因此，数据治理就是要实现对各种已有数据进行整合、标准化处理，为用户提供统一的信息和价值共享平台。 然而在实际操作中，由于企业信息系统建设和管理模式上存在着较大差异，导致企业的各类数据不能完全共享、交换和集中控制，由此产生了很多企业内部或各部门间的数据孤岛。 这些现象使大量不同来源、不同格式的信息在组织内进行交换、共享与整合，为后续的数据挖掘与分析工作带来了极大不便。 因此，我们必须建立一套有效的规范和流程体系，来规范各业务部门与企业之间的信息交换和共享行为。 通过这个过程可以使数据得到集中统一管理、优化和提升，实现各业务流程及应用系统高效运行。

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