在大数据时代，数据质量是数据价值的基础，没有质量就没有价值，数据质量已经成为数据价值实现的基础。 为进一步加强对全省数字经济发展监测分析和重要指标预警提示工作，加强省经济运行监测预警系统建设，充分发挥“数字福建”统计平台作用，推进数据质量提升工程。 今天上午10点，“2021福建省大数据发展高峰论坛”将在福州海峡国际会展中心召开。 会上将邀请业界专家围绕福建省经济运行监测预警系统建设、大数据行业应用等方面进行深入交流探讨。 在此之前，“数字福建”统计平台正式上线运行，该平台是由省统计局和省委网信办共同建设的“数字福建”统计系统的重要组成部分，旨在打造一个集“监测、分析、展示、服务和应用”于一体的大数据综合运营平台。 会上将邀请相关行业专家对当前数字经济发展趋势和大数据发展趋势进行分析研讨。

一、什么是数据治理

数据治理是数据管理中的一项内容，它涉及到信息技术应用、 IT架构规划及建设等。 在数字化时代，传统的管理方法无法满足数字时代企业对更高质量数据管理的需求。 数据治理通过对治理结构、标准规范、业务流程等方面来进行规范，使得企业能够在数字化转型中更好地开展工作。 在实际运营过程中，往往会存在以下几个方面： （1）信息孤岛：将所有的数据信息聚合到一个系统中，导致出现业务上的断点； （2）重复建设：由于缺乏统一标准和规范，各个系统重复建设导致信息资源浪费； （3）业务需求与产品之间无法有效协同：如产品与服务无法形成有效的支撑和交付。

二、为什么要进行数据治理

当前，数据已成为生产要素，在数字经济中扮演着越来越重要的角色。 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，“加快数字化发展，全面推进‘互联网+’行动计划，促进数字经济持续健康发展”。 数据成为生产要素必须满足的前提条件之一。 因此，企业的数据价值得以体现，在激烈的市场竞争中胜出。 数据质量就是数据价值实现的基础，企业数字化转型和产业升级离不开数字能力和数字服务。 然而，在实际工作中却存在诸多问题：

三、大数据时代下，数据治理有哪些新要求

1.建立数据质量管理体系：从组织、制度、流程等方面建立数据质量管理体系，规范企业各类数据的采集、存储、加工过程，并保证其在各个环节中的正确性。 2.实现数据全生命周期治理：对企业所采集的数据进行清洗和整合，形成完整、准确的源数据。 3.建立完善数据治理标准：对数据质量管理中存在的问题进行规范。 4.提高数据质量分析能力：通过多种方法对全生命周期的数据进行分析，找出问题产生的根源并提出相应改善措施。 5.推动企业信息化建设：通过信息化实现企业管理数字化，提升企业管理水平，并最终实现数字化转型。 6.实现业务与治理融合：将业务与治理融合到一起，推动整个业务发展过程中需要有相应的标准与规范来约束行为。

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