本文从“企业数据治理的关键是什么”、“企业的数据治理过程中需要注意什么”和“企业数据治理如何落地”三个方面进行了梳理。 从大数据应用的角度来看，数据是驱动应用的基础。通过对海量数据进行分析处理，可为企业提供决策支持，提升运营效率和经营效果。 但是，企业在开展大数据业务时，经常会遇到各种问题：用户体验差、数据质量不高、开发难度大等。

一、企业数据治理的关键是什么

随着大数据时代的到来，数据已经成为一种资产、一种能力、一份资产，甚至形成了一股力量。 企业数据资产中的“数据”是企业业务产生的原始价值，是一个企业真正拥有的资源和核心竞争力。 根据麦肯锡2019年《商业世界》报告：“到2025年，全球数字经济规模将达到8万亿美元以上。” 未来的竞争是数字竞争，谁拥有更多的数据和更快地应用大数据技术，谁就有可能在新一轮竞争中获得优势。 目前多数企业在发展历程中已经积累了大量数据资产，但这些数据资产尚未得到有效利用。 而大数据技术和业务快速发展、大量应用、跨行业协作等特性使得企业面临着从“有没有”到“好不好”的转变。 而解决这一问题最有效的方法是进行数据治理。

二、企业的数据治理过程中需要注意什么

首先，数据治理的目的是为了解决数据质量问题，数据治理中需要关注的内容主要有： ·规范数据质量的流程； ·建设完善的统计方法及统计标准； ·组织架构的建设； ·建立健全统一、规范、高效、可靠的数据管理机制； ·完善并执行有效的流程管理制度； ·建立一套行之有效的组织保障措施，并形成闭环机制。

三、企业数据治理如何落地

企业开展数据治理，需要有明确的目标和策略，需要根据业务特点制定相应的管理办法。 数据治理在实施过程中，既要关注数据标准和规范，也要关注数据质量问题，同时要注意组织、流程及工具的建设。 企业开展数据治理不能为了治理，需要在治理过程中做好规划和引导。对企业而言，大数据业务并不是什么新业务（如：通过大数据挖掘、机器学习等技术可以实现的工作）；而是企业现有的业务发展战略与大数据技术结合形成的新能力。 数据治理是一项长期且持续的工作，需要建立相关组织机制、投入资源及人员建设。 同时企业需建立健全激励与约束机制，确保数据质量能够持续提升；同时企业还应构建并完善数据质量管理体系，在制度和流程上确保工作能够得到有效落实

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