数据治理是企业数字化转型的基石。 数据治理是指围绕数据的采集、存储、加工、使用、共享等环节，建立一套以实现企业数据规范化、标准化和智能化为目标的管理体系，通过科学有序的手段达到企业的数据治理目标。 在企业运营中，通过“数据为王”的战略理念来提升企业效率，实现数字化转型升级是大势所趋。 在这样的背景下，各行业企业开始将数字化改造作为“一把手”工程来推进。

但在实际落地过程中发现各企业普遍存在着以下问题： （1）数据标准不统一：由于缺乏统一规范标准，导致各行业、领域对于数据标准制定存在不同理解，造成了在管理过程中不一致和混乱； （2）数据质量良莠不齐：对于各类统计指标缺乏有效分析手段，同时针对不同行业所要求的不同分析指标又无法得到统一且满足需求； （3）数据资源分散：不同类型业务所需要的信息系统各异，造成了不同平台所需资源不一致； （4）数据应用场景不合理：针对各类场景所需信息系统存在差别； （5）业务创新不够：由于缺乏统一规则或标准，导致了在新业务开展过程中出现各种情况与需求不一致。

一、当前数据治理存在的问题

首先，数据标准不统一。 其次，数据资源分散。 由于企业间业务场景各异，数据资源各领域之间差异较大； 再次，数据应用场景不合理。 最后是业务创新不够。

二、什么是数据治理？

数据治理的定义：数据治理是对一个企业的数据进行规划、设计、维护和运营，从而保障企业业务目标，提高企业效率的一系列过程。 其主要包括： （1）管理体系：包括制定公司统一的数据管理制度，规范公司数据采集和处理流程； （2）基础设施：如数据仓库等实现对公司各类异构资源的管理； （3）信息技术平台：主要为处理海量数据，提升效率、保证数据质量、确保数据安全。 它包含的内容有：①制定统一标准规范；②建设统一治理平台；③实施统一监测监控。

三、数据治理的解决方案

1.数据治理的目标：解决当前数据问题，为业务发展提供强有力的支撑。 2.治理范围：以数据为核心开展治理工作，通过“统一标准、统一策略、集中管控”的方式，解决业务中所涉及到的关键问题； 3.治理方法：从源头对数据进行标准化管理及规范化管理，有效解决数据标准不一致问题； 4.治理重点：通过“数据标准制定、统一质量控制、业务模型规划”，提高了业务人员对于企业信息系统的操作效率及应用水平； 5.治理工具：解决了数据质量问题后，就需要建立一套科学有序的机制来管理和监控各种数据要素资源。

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