数据治理是一个过程，而不是一个点。 很多人可能对数据治理这个词有点陌生，甚至还有些抵触，不知道该怎么用好这个词。 其实这个词的意思很简单，就是一套标准、一套规则，它可以解决什么问题？能不能帮你解决数据的使用问题？ 我们今天所说的数据治理和数据标准、规则都是有区别的，前者可以用在业务层面上；后者只能用于技术层面上。 今天我们要讲的就是后者。 从业务角度来看，如果你不知道该如何使用数据、怎么去使用，那肯定是没用、白用的；而对那些希望通过数据来进行决策的企业来说就更加麻烦了！

一、数据治理的定义

所谓数据治理，就是通过标准化、规则化的方式，对各类数字化资源进行组织和管理，形成统一的数据资产，为企业提供最大程度的服务价值。 数字经济时代下的数据治理与传统的物理式数据管理相比有很大不同。 传统意义上的数据管理更多地关注于对实体资源进行管理和利用，而在数字化时代下更强调对海量实时在线数据进行深度挖掘、整合和应用。 随着企业信息化进程的加快和企业对信息化投入力度的加大，各类海量且实时在线的数据将会大量产生，为满足业务数字化需求、提升经营业绩、提升企业竞争力提供了良好基础。 所以，为了更好地保障这些资源能够得到充分有效利用并为企业业务提供有力支持，就需要对这些数字化资源进行规范、有效地组织和管理，实现资源之间的有效共享和高效利用；并最终形成统一有序、开放共享、安全可靠的数字化资产体系。

二、数据治理的四个层次

从上面的描述中我们可以看出，在数据治理过程中，是有四个层次的； 第一层就是数据标准化，在这个层面上企业需要通过一些标准或者规则来定义并确定哪些数据是通用的、可以共享的； 第二层就是对数据进行分类、清洗和加工，使其能够成为可以使用的信息； 第三层就是对数据进行管理，使其能够被更好地利用起来并能够进行持续运营；

三、数据管理和数据服务是什么关系

数据服务和数据管理两者之间存在着相互影响、相互促进的关系。 具体来说，从数据管理和数据服务的关系来看，前者更多地是用在业务上，后者则主要起到技术支撑上的作用。 首先，从数据服务角度来看，它主要是通过服务的形式提供给企业用户； 其次，根据不同类型的数据服务； 最后，根据企业对其产品、用户、客户等各方面需要而提供相应的内容。

四、数据治理可以为企业带来哪些好处？

（1）数据规范：通过数据治理可以明确地定义出各种规则，使业务人员可以很方便地访问各种相关的业务系统数据，从而提高了工作效率； （2）数据标准：建立了业务系统内所有的标准规范，企业可以方便地从业务系统中调用所需的标准规范，从而提高了数据使用效率； （3）数据资产：通过标准化操作规则或标准化的过程来定义不同级别的资产，并进行跟踪、审计和管理。 对于任何需要处理的信息，只需要简单地创建一个目录表或创建一个用户界面，就可以直接从该目录表访问。 （4）数据集成：通过集成不同类型的数据源、不同形式或不同种类的基础设施和应用程序来提高效率。 （5）数据库：将数据库中的所有信息纳入一个统一且共享、可访问和可管理的环境中。

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