大数据时代，数据成为了企业最宝贵的资源。 在过去几年，大数据的价值被越来越多的人所认识。 但是，“数据”究竟是什么？ 在大数据时代，“数据”可以理解为一种具有特定内涵与价值的资源，包括数据本身、数据管理体系、数据库等。 我们对大数据进行分类的时候就发现：“大数据”并不是“大而全”的概念，也并不是说企业要把所有自己的信息都汇总到一起。 大数据技术更像是一种工具，帮助我们解决问题，提高效率。 但是要注意到，在企业中实施大数据平台建设项目，并不只是简单利用一套工具和流程就可以解决问题的。

1、数据治理需要一个长期的过程

数据治理需要建立数据治理规范、流程，进行一系列工作： 1.制定企业整体的数据标准和治理规范，通过制定流程和方法实现标准化； 2.确定每个业务系统的数据标准、规则、字段； 3.对业务系统进行数据清理，以保证系统中的数据一致性； 4.建立相应的管理体系和制度，以规范和指导企业的整个数据化过程； 5.对企业原有的非标准化数据库，建立标准化数据库。 [可以看出，大数据平台建设项目从提出到实施再进入上线运行后的维护管理阶段，需要一个过程才能实现既定目标。

2、没有数据治理的数字化转型就不是真正意义上的数据治理。

数据治理是一项长期工作，需要有一个组织来进行协调、监督和支持，它要求企业内各职能部门及 IT部门共同参与数据治理活动，确保企业的核心流程和信息系统的运作更加高效。 如果不对这些信息系统进行管理，就会造成数据混乱、资源闲置或重复建设等现象，同时也会导致数据不能共享或利用。 [而这正是数据孤岛的根源，如果不对现有的数据系统进行全面的清理，这些系统不仅影响日常工作效率还会带来风险。 因此，数字化转型就需要企业建立起完善、科学的数据治理体系框架。 [这就需要从公司治理和企业文化角度入手，从战略、流程、人员、技术等方面着手对数据进行治理。] [在进行企业数字化转型中，数据治理是企业数字化的基石。

3、数据治理不仅要关注业务，更需要关注流程

大数据时代，我们更多的关注到了数据的业务价值，但是对于流程也是一样重要。 [如果你希望系统能够高效运行，并具备持续改进的能力。那么，首先要关注的是数据管理体系。 [企业往往在制定数据管理体系时没有注意到流程问题，没有重视数据在流程中的流转情况及所处的位置。 这样导致了一个结果：系统中大量使用非结构化数据，而非结构化数据所占比例过低或没有；大量使用元数据，而非结构化数据占比很少或者没有；数据之间也没有建立联系，而非结构化、半结构化（如 OLAP）或非结构化、半结构化等；大量使用关系型数据库等。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506