数据治理，从字面上来理解，就是为了解决问题而制定规则。 数据治理的本质是在现有体系下，建立一套行之有效的数据治理流程、规范及标准。 那么，如果要用一句话来概括：数据治理就是一套规则。 规则在实际业务场景中的意义，不在于有没有什么意义，而在于我们能不能用最小的代价达到最高的效果。 举个例子：数据仓库建设中有一个标准，这标准在一定范围内很容易达成一致。 但是，如果这份标准过于简单，且不能满足业务人员的需求时。 那么就会产生很多问题：你是否需要这份标准？ 如果是，那你做这个就没有必要了。

1.数据治理的作用

数据治理的主要作用是解决实际业务中存在的问题，让整个系统能够更高效、更快速地运转。 例如，企业可能会存在这样一种现象： A：数据不全，或者缺失，但是你没有找到他。 B：数据存储、访问很难，但是你知道要做什么。 C：数据仓库太复杂了，我该怎么办？

2.数据治理是一个漫长的过程

[数据治理是一个过程，我们要有足够的耐心， 才能在这个过程中不断的完善和迭代。 如果没有耐心，一步错，最终很可能前功尽弃。 在数据治理的过程中也会出现很多问题，比如说，我们会遇到一些难以解决的问题，在此就不再展开。 好了，关于数据治理的分享到这里就结束了。

3.数据与业务的结合是必然趋势

数据与业务的结合，也是数据治理的一个必然趋势。 我想通过上面几个例子，可以很直观的看出两者之间的关系，以及两者之间存在一个怎样的结合。 我们都知道，数据是业务人员在使用数据时产生出来的一种信息，其本质就是一种知识。 但由于各行业、企业所处业务环境不同，对于企业内部人员来说，这些知识往往很难与自身业务产生直接关联、融合。 而对于外部人员来说，他所获取的这些信息往往是基于某个场景下发生的事情以及对这个场景下产生影响的人和物去获取。

4.做好数据治理工作

在我们开始一项工作前，请先确定你想要解决的问题，以及该如何进行处理。 在整个数据治理流程中，最重要的一步就是：明确每个步骤的责任人。 具体来说，可以通过以下方式来进行： 这就是在整个项目中所扮演的角色，以及要做哪些事情（当然了，我们也可以不写这部分内容）。 

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