“数据治理”是一个非常宽泛的概念，也是一个复杂的系统。从大的角度来讲，我们要对它进行定义，比如什么叫数据治理？ 很多企业可能都不知道什么叫数据治理，也不知道如何定义数据治理。 这个概念在企业当中非常重要，因为它包含了很多方面。 在对数据进行定义时，首先要明确我们到底要解决什么问题？ 我们要对数据进行梳理、对其中出现的问题提出解决方案。

 一、什么是数据治理

数据治理的核心是数据治理，它是以系统为基础，以系统的逻辑为指导，从不同角度来解决数据问题。 数据治理可以分为三个层次：第一层是规则、第二层是制度，第三层是标准。 对于第一层来说，规则就是数据治理的前提；而制度就是数据治理的保障；第三层就是标准，就是我们要建立统一的标准。 它可以帮助企业解决一系列问题： 比如：企业如何更好地进行数据规划、对企业所拥有的数据进行统一整合、让内部人员能够快速准确地找到所需要的数据，并在这基础上进行业务流程改造……

 二、为什么企业需要开展数据治理

首先，数据是企业的核心资产，在大数据时代，数据已成为重要资产，企业如果不能有效利用这些数据，就不能为企业带来更大的价值。 其次，现在很多企业正在进行数字化转型，很多业务已经开始在线上化、数据化和智能化。 最后，数据是企业最重要的资产之一。现在企业内部已经形成了一些数据共享机制或者是共享系统。 这些数据一旦产生之后将会带来非常大的价值和利益，因此我们需要对其进行有效地管理。

三、影响数据治理的因素

数据治理有没有困难？我们可以将数据治理分为两个部分，第一个部分是“顶层设计”，第二个部分就是“过程管理”。 “顶层设计”我们先来看一下，什么是“数据治理”？ [它可以定义为数据规范体系、流程规范体系和工具类的规范体系。 [对于企业来说，数据标准是指在管理系统中实现的、可以被业务部门所接受的具有法律约束力的标准。

 四、如何提高数据的质量，实现数据资产化

要想提高数据质量，就要实现对数据的全生命周期管理，包括数据的产生、存储、管理、应用等全生命周期。 这个过程中会涉及到很多维度，比如有数据仓库建设的维度，也有数据挖掘的维度。 在对这些维度进行分析后可以形成相应的报表，或者对这个过程进行可视化展示，从而可以更好地实现我们对于数据生产过程当中出现问题时的分析和解决方案。 这是一个完整的过程，而非仅仅是一个结果。

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