大数据时代，数据已成为企业的核心资产，企业的数据资产越来越多。 如果企业没有制定有效的数据治理方案、没有合适的数据治理工具、没有专业人员，那么这些数据资产就不能被有效地利用。 企业只有从组织和业务两个层面上加强对数据的管理，才能使大数据真正发挥价值。 如何建立和完善一套科学全面的数据治理体系？ 为了解决这个问题，就需要一套可以全面地解决数据治理问题的系统工具或系统平台，它必须满足： 对业务和技术层面上实施管控、监控、审计，并且实现全流程、多角度控制数据采集、传输及使用过程； 对组织中不同层次上的各类人员进行合理有效的管理（如：财务、 IT、市场等）； 将组织中的各种业务角色进行有序地配置。 为了实现以上目标，除了需要通过合适的工具外，还离不开专业人员。 为此，我们整理了相关资料和相关书籍供大家参考！

一、企业数据治理现状

在数据治理的早期阶段，有很多工作要做。 数据治理的任务通常是确定和定义什么是正确的数据，并且确定它如何使用它，以使组织中的人、流程和应用程序有一致的规范。 因此，在早期阶段，我们通常需要定义数据管理目标，然后对其进行战略评估。

二、组织和业务层面数据治理的作用

数据治理是一个复杂的过程，需要企业对整个组织进行管理，并且需要有专业人才来帮助企业完成数据治理工作。 因此，数据治理的概念及相关资料比较多，主要包括： [1]数据质量提升方面：对于提升组织内数据治理水平具有重要意义； [2]业务场景方面：有助于提高企业业务工作效率； [3]应用场景方面：对提高企业整体运营效率有积极意义； [4]技术应用方面：为更好地满足市场需求提供了有力的支持。

三、工具和平台类

（1） ETL工具：包括 ETL组件，比如 ETL流程， ETLsystem等。 （2）数据治理平台：如 ODBC、 APM等。 （3）管理驾驶舱：如数据中台、数据资产中台等。 （4）大数据平台及分析工具：如数据仓库、数据集市等。 （5）应用系统：如业务管理、业务统计应用系统等。

四、相关书籍

《企业数据资产管理基础》|李维华|中信出版社 《数据治理实践与实战》|周立军|中信出版社 《企业信息化：数据资产、应用与安全管理》|周立军|中国科学技术大学出版社 

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