随着企业数据量的不断增加，企业对数据管理、分析和利用的需求也越来越高。 那么企业要如何进行数据治理，数据仓库和数据治理有什么区别？ 首先，我们先来了解一下什么是数据仓库。 数据仓库是一种专门为实现组织的分析目标而建立的、用于存储、处理、分析和提供各种应用的技术体系。 而数据治理则不是为了实现组织的分析目标而建立，它将组织中所有业务方面的信息进行整合，并在此基础上构建管理信息系统；通过对业务流程、管理标准和技术手段进行规范化来实现。 那么我们可以把数据仓库和“大数据”理解为两个不同阶段的东西，一个阶段主要是收集、存储、加工处理和使用信息并把它们存储在数据库中；另一个阶段主要是对这些信息进行存储、加工、治理和应用。 那么对于企业来说，他们可能需要在“大”“小”两个阶段上来回切换： 大（大）型：对大数据中海量的非结构化数据进行加工处理，通过整合业务相关的各种应用及流程来构建大数据中复杂且庞大得“结构化”信息网络系统，例如：客户关系管理系统（CRM）。 小（小）型：需要对小数据进行分析及可视化处理，从而实现更高效地管理与决策。 在大和小两个阶段上来回切换可能会出现两种情况：

1、由于数据治理涉及的技术体系相对复杂，企业可能需要多个系统来配合；

但在大多数情况下，这些复杂的技术体系会由专业团队来完成。 他们必须使用各种工具和分析来建立数据仓库和数据治理。 当然，随着企业对数据存储与应用的需求不断增长，他们也需要一个专门解决数据治理问题、并可以提供完整的解决方案的工具，而这正是国内的 BI公司睿才明略所做的事情。 睿才明略数据仓库系统是专门为企业提供专业数据库管理服务，涵盖关系型和非关系型数据库技术体系（Oracle/MySQL/MongoDB）。支持多种数据库系统平台及应用环境：如 MySQL、 PostgreSQL、 HBase等主流数据库平台，同时支持各种流行分布式计算框架，如 PostgreSQL、 ElasticSearch等；支持丰富的 BI报表，如 Excel电子表格、企业数据地图、业务报表等。 睿才明略的 BI产品涵盖企业级、行业级等多个领域；帮助企业实现海量存储、高效分析及可视化能力，帮助企业从数据中挖掘有价值内容，从海量数据中发现隐藏的商业机会；并支持企业建立数据应用体系。

2、数据在不断增加，而各个系统之间又缺乏协作，那么数据治理的工作就需要重新建立一套全新的、跨系统、跨部门的治理流程；

  这两种情况都是很常见的，那么就说明了数据治理与大（大）型不同，它需要进行跨部门、跨业务的协作。 对于数据治理来说，它既需要对业务流程进行规范，又需要对数据标准进行制定、维护和应用；通过制定标准可以规范数据加工处理的相关技术及流程；为企业内部各部门之间构建一个协调一致的内部信息网络。 而对于大（大）型来说，它主要关注海量信息的存储、处理和分析。数据治理的工作主要集中在对现有各类信息资源进行整合并形成统一标准与规范下的新应用。 对于数据治理来说，它不仅需要为企业内不同部门和不同层级之间构建起一套协作系统，而且还需要对企业内外各部门之间的各项资源进行整合。 数据治理是为企业打造更加完善、高效的大数据环境做准备，而大（大）型则是企业为了更好地利用数据来提高工作效率从而实现目标。

3、数据在不断增加，而不同部门的工作内容不一样，很难协调一致地执行。

对于大数据，我们可能会更倾向于采用“大而全”的方式，但是在实际的应用中往往无法很好地满足客户需求，尤其是针对于新老客户的个性化服务。 而对于小数据来说，他们往往是以“小而全”为核心来开展工作的。 这样不仅会导致整体上业务流程更加复杂，也会让小数据无法很好地满足用户需求。 对于小数据来说，他们往往是没有统一管理体系的，所以在整个应用系统中就比较混乱。 因此很多人可能会说企业应该使用大数据来解决以上这些问题。 但是随着信息技术、物联网、大数据等技术的发展，企业需要在传统业务系统建设过程中考虑更多的业务逻辑和场景应用；因此大数据应用与企业实际业务需求之间存在着一定的矛盾，那么这个时候我们就需要对两者进行分离： 我们可以把企业划分为：大数据业务组织（OLAP）、数据治理机构（DGAC）和大数据平台（OLAP+ DGAC）。

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