很多人说数据治理，数据管理，我看了一下百度百科的定义。 数据治理是指运用科学的方法和技术对收集的各类数据进行分析处理，以提高数据质量、保障资源利用效率、促进经济发展。 简单来说是指在一个组织内部利用技术和管理的手段，对组织所收集与使用的各种数据进行标准化、规范化、科学化处理，形成具有科学依据以及可操作的规范体系。 我想用“标准化是最好的保障”来概括这项工作吧。 企业中很多工作都是由一些不同部门分别完成，每个部门负责一个方面，如果没有统一标准就会出现“各自为政”、“重复建设”现象。

一、企业发展到一定阶段，组织中各部门都有自己的数据体系，但没有一个统一标准，使得业务人员的数据口径不一致。

这些数据标准往往被忽略，或者对关键应用层的数据定义缺乏统一，导致其无法用于指导后续的业务处理。 随着信息技术的发展、业务场景的变化，数据标准也需要不断地进行完善。 为了适应企业数字化转型战略目标的要求，需要从组织层面上对数据标准、流程进行梳理和优化，并制定相应的规章制度来规范操作行为。 对于企业中所有业务部门或人员来说，在实际工作过程中常常会遇到类似这样的问题： “我知道你们都有自己公司系统的数据库，但是在这些系统中有的没有明确数据源，有的是口径不一致。” “我有自己公司数据库系统，但是这个数据库是开源平台吗？”

二、企业里有很多项目都在重复建设，导致各个部门在项目执行过程中互相扯皮，项目进展缓慢。

我看了一下这张图，发现了一个问题，我觉得挺有意义的，那就是我们经常会在各种平台上看到一些很“炫酷”的技术工具，但在这些工具和技术的背后又有着非常复杂的规则。 在这里我想先简单说一下什么是规则。 根据美国国家标准与技术研究院（NIST）给出一个定义：“标准”是用来描述“事实、行为或者事件之间因果关系的一些固定的格式。” 规则就是我们看到的这些格式，而它有可能会给我们带来好处或者不好。 比如一个杯子有了个水杯上、下、左、右等各种标记。 那么我们把它定义成几个规则可以让他成为一个标准——“杯子上有了什么？”或是“我应该用这个杯子来喝水”或“我该用那个杯子喝水”。 当然这种描述也是适用于任何事情的。

三、如果不对数据进行标准化处理，企业想要获得准确信息就非常困难。

而且随着时间推移，数据标准的变化，很多东西都会改变，不能保证信息的准确性。 我们就可以用一些方法来解决这个问题：例如，一个企业的数据是多维的，要做到分类管理很难实现。 我们可以把不同业务部门和管理部门收集的数据进行分类管理；例如，在销售部门中就可以根据市场情况划分为若干个大类和行业； 我们也可以把各业务部门收集的数据进行分类标准化处理。 这样就可以让每个人、每个环节都有自己明确的责任，同时也能保证每一个人在做某件事情时有标准可依或标准可循。 以上内容中我们提到了“数据治理”和“标准化”是不是就很好理解了呢？

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