数据治理是一项系统工程，需要进行数据的分析、应用，在这过程中会涉及到很多方面的技术指标，那么数据治理技术指标包括什么呢？ 在企业的实际工作中，很多时候因为缺乏对实际情况的了解导致不知道什么是数据治理、以及应该如何做；或者有些是没有考虑到数据质量，导致最终的结果可能与预期相差甚远。 其实在企业开展数据治理时，可以先设立一个目标——让所有员工知道应该做些什么、如何做、以及达到什么样的效果。 那么在这过程中，需要建立一整套全面的数据治理技术指标体系，并对这些指标进行跟踪。

1、基础指标

这个指标反映了数据治理的技术体系，主要包括数据定义、数据模型、质量保障等。 数据定义是指对数据进行定义、建模时使用的相关概念和属性的集合，也称为元数据。 这个指标主要反映了元数据的组成情况。 质量保障指在建立好的基础上，需要对企业所提供的数据在质量方面做出一些评估和分析。 基础指标可以通过如下几个方面进行计算：

2、应用指标

在数据治理完成后，应该进行哪些方面的工作？ 通过建立业务、技术、运营三方面指标，以评估治理效果。 在业务层面是：应用指标要解决什么问题、是否有实际需要；技术层面是：需要什么样的流程、哪些场景要用到；运营层面是：业务是否有效果。 数据治理的最终目标是什么？ 在数据治理结束后，就可以看到效果了：通过开展对企业经营情况的分析，对客户关系的改善，以及对产品市场竞争力水平的提升等都能够发挥巨大作用。

3、运维指标

跟踪：数据治理活动是否持续有效地开展，数据质量是否有保障，用户对数据质量的评价指标（如：可用性、完整性等），以及各技术指标是否得到充分执行。 对于数据治理而言，运维指标可以从技术上进行跟踪分析。 （1）可用性：可用性是指数据治理活动能否满足业务的需要。 （2）完整性：指数据在生产环境中的表现，包括系统运行的稳定性、安全可靠性等。 （3）可用性：指用户在实际使用过程中可能遇到的问题及其解决方案，包括服务端和应用的响应速度、系统功能与性能以及安全与可靠性等。

4、优化指标（数据质量提升）

数据质量优化指标：（1）数据质量水平的提高；（2）数据质量改善方案设计。 业务人员通过实施数据治理，提升了管理和业务能力，最终提高了经济效益。 对于这一部分，我们要建立的指标有：指标体系、目标和流程以及具体的实施方案等等。 这些指标是企业需要通过系统方法进行提升，而不是采用一些手段进行改善，因此企业可以从这些指标上找到一些可以改进的地方。 数据治理的过程实际上就是一个管理、优化和再管理的过程。

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