本文回顾了数据治理的概念、发展历史和主要特征，并对目前数据治理面临的挑战进行分析。 在数字经济时代，以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术在加速变革传统产业和商业模式，带动产业数字化转型升级，驱动经济社会数字化转型升级，成为驱动经济发展方式转变和推动国家治理体系和治理能力现代化的关键驱动力。 在这一背景下，越来越多企业将大数据、人工智能等新技术应用于传统业务场景中，催生了新兴业态。 与此同时，随着云计算技术不断发展，数据规模急剧膨胀；业务数字化程度提升带动大数据需求增长；产业组织形态变革推动了行业边界模糊化；数字经济发展对治理模式提出新挑战。 面对数据规模与业务复杂度的快速增长、监管要求与标准的提升以及数字化转型加速带来的新问题、新情况，国家提出了加快实施政府数字化转型战略和国家大数据战略等重大决策部署。

一、数据治理的概念

数据治理是指为实现企业数据资产的安全管理，促进企业数据资产应用价值最大化所采取的措施和行为。 其中“数据”指所有记录下来的信息、文本和非结构化数据，主要包括两个方面：一方面是传统意义上存在的实体对象及行为，包括人、事、物；另一方面为非实体对象，即信息及行为方式，包括文本记录（包括纸质文本、电子文档等）。 同时还应当明确，任何组织在运用数据库进行信息管理时，都应当遵守本行业或本企业的行业标准以及国家相关规定。 数据治理是为了实现企业数字化转型所需要解决的一系列问题： ·组织如何更好地使用和管理这些信息？ ·客户如何才能使用这些数据？ ·业务流程如何才能更好地进行数字化转型？

 二、数据治理特点

1.强调数据的系统性 3.强调数据共享性与标准化 4.强调安全保密与业务合规性 5.重视技术架构的先进性和可扩展性。 6.以数据为核心构建整体能力体系

三、我国数据治理现状分析

数据治理已成为当前政府数据管理的关键环节，其实质是以“数据”为核心的制度体系建设，是以治理为核心的监管模式的创新发展。 数据治理能力是实现政府数据价值化、高效化和公平化的重要保障，其本质就是在实现数字经济背景下“监管”“赋能”三位一体转型与创新的一种探索。 我国数字经济快速发展，政府及企业在建设和运营大数据平台过程中，存在重应用、轻标准、重投入、轻回报等问题。 以政务服务为例，政府职能转变和公共产品服务供给侧改革过程中，以行政审批和管理服务为核心的传统模式难以满足日益增长的市场需求。 企业经营方式由传统企业向互联网企业转型过程中，以数据中心为基础支撑建设运营模式成为主流，同时也面临着对数据资产归属确认不清晰、缺乏统一标准规范等问题。 因此，应深入推进以数据共享开放、共享交换为核心的制度创新工作，以解决新问题新挑战为导向提升政府政务服务效能。

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