今天我们来聊聊数据治理的那些事儿。 大数据和人工智能时代，人们对数据的依赖越来越大，对数据处理的需求也越来越多。 但是随着业务的发展，各行业的数据需求与资源都在快速增加，但是企业在处理数据时却存在着诸多痛点，其中最主要的问题是： 很多企业存在数据治理缺失问题； 一些企业内部没有形成统一的数据治理标准； 没有一套系统来解决以上几个常见问题。 因此现在越来越多的组织开始重视数据治理问题。

01什么是数据治理

数据治理，是指在企业数字化转型的过程中，为保证数据资源在企业内部的有效流动和共享，促进数据资源高效利用而开展的一系列管理活动。 简单来说，就是将过去分散在各业务系统和组织内部的数据进行集中、分类和标准化处理以及规范化存储。 同时，对于需要进行跨系统、跨组织共享的数据治理活动中，需要建立一套统一的管理标准和流程，保证各种资源得到充分有效地利用。 而对于企业来说，通常需要做好数据资源整合、规划和管理。 可以说，企业在发展过程中最重要的工作之一就是：

02企业数据基础建设的痛点

数据是企业的核心资产，没有可靠的数据基础，企业将很难构建起真正有效的大数据挖掘与分析能力。 企业的大数据建设是一项系统性工程，而数据治理则是这其中最基础、最核心的环节，可以说没有之一。 企业在建设自己的大数据系统时，通常会面临以下几个问题： （1）缺少相关数据治理工具； （2）没有标准规范；

03哪些因素影响了数据治理

要知道，数据治理是一个系统工程。 从组织的角度看，企业首先需要建立数据管理团队，然后在业务流程中梳理数据问题，制定解决方案；从个人来看，则需要具备大数据意识和能力。 那么我们应该从哪些方面着手进行数据治理呢？

04数据治理要怎么做？

企业可以先从以下几个方面着手： ●定义标准：统一数据治理，规范数据标准； ●构建体系：统一管理规则，规范数据标准，建立完善的数据治理体系。

05结语

随着信息技术的不断发展，数据的重要性也越来越高，对数据治理的需求也会越来越大，同时企业也会面临着新的挑战。 数据治理是一项系统工程，从数据收集、存储、传输、共享等各个环节都需要进行统筹规划。 它不仅涉及到内部管理流程和业务处理流程，还涉及到外部行业标准和数据质量标准，对企业整体发展有很大帮助。

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