数据治理（Data Governance），也被称为数据管理、数据资产管理，是指以数据为对象，遵循标准化的理念和方法对数据的来源、存储形式、采集方式、加工处理等进行规划设计与管理的过程。 它是一个庞大而复杂的系统工程，涉及多个部门和众多技术领域，因此对任何一个企业来说都是一个巨大的挑战。 在当前大数据和人工智能的发展趋势下，企业需要更加有效地利用数据来实现价值最大化目标。 在实践中如何有效进行大数据分析与挖掘成为业界关注的热点所在。 目前市场上对大数据治理技术方法有着不同的理解和应用场景，其中也有一些较为知名的大数据治理案例分享： 某上市公司通过对大数据应用流程进行梳理和规范： 通过对流程梳理与规范可以实现高效组织内部工作流、提高产品创新效率、提高质量和成本等；同时还可以提高产品开发效率。

 一、从数据治理概念出发，进行大数据的基础建设

数据治理是企业信息化建设的基础，如果没有数据治理就没有大数据。 [1]数据治理与大数据相辅相成，大数据可以为大数据提供强大的数据基础，大数据可以为大数据提供分析和挖掘工具，只有在对大数据进行有效应用时，才能发挥出大数据的价值。 [2]因此企业的信息化建设中也必须要考虑到对大数据的应用与维护。 大数据技术是近年来迅速发展起来的一种崭新技术手段，它具有庞大复杂、信息量丰富等特点。 [3]对于企业来说，由于各种应用环境下产生了大量的非结构化或半结构化信息。如何将这些海量非结构化或半结构化信息进行有效地组织与管理成为亟待解决的问题。 [4]因此在进行信息系统建设之前必须先进行数据挖掘和分析处理这一系列基础工作：将非结构化或半结构化表转变为结构化或半结构化表（如关系型数据库），并对其进行解析、查询、存储以及分析处理等。

二、大数据管理应用流程

数据治理可以帮助企业更好地管理和分析数据，从而实现其业务目标。 它不仅帮助企业提高了效率，还能确保所收集的数据是真实的、一致的和安全的，以满足其特定业务需求。 根据行业数据管理实践，我们总结了大数据管理应用流程（图1）。 这份报告总结了从开发到实施再到日常维护的所有涉及到相关方之间相互作用和相互依赖所产生结果的方法。 这份文件详细描述了所有流程中涉及到的各个部门和个人，以确保每个人都清楚地了解如何利用大数据技术创造更多价值，并能够做出正确决策。 在这个过程中我们还将列出关键成功因素并提供相应指导原则。

三、企业应该如何建立自身的数据治理体系？

数据治理在企业中的重要程度不言而喻，企业如果想要实现自身的数据治理体系，就需要将其融入到业务流程中，这样才能更好地为业务赋能。 首先是对内部组织机构的建设： ·组织机构的架构需要根据企业发展阶段不同而进行相应变化，同时要结合业务需求和技术发展趋势。 ·需要建立一个由数据相关职能部门组成的多层级数据治理架构，并建立相关机制。 ·将外部组织机构纳入其中： ·与外部组织达成合作以解决现有问题，从而建立一个可持续发展目标导向的数据治理体系。 ·在内部设置了一个委员会，来讨论如何完成数据标准和方法的制定以及内部各部门和人员之间的协作。

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