随着数据在社会各领域的应用不断深入，企业在数据治理上也投入了大量精力。 目前，我国正在大力推动数据资源价值发挥，但仍然存在数据管理制度体系不健全、业务数据不完整、数据质量参差不齐等问题。 这不仅影响了大数据在各行业的应用落地，更严重阻碍了大数据行业的可持续发展。 那么如何全面了解企业的数据现状和存在问题，制定更有针对性的方案？ 今天为大家带来一篇详细讲述关于企业数据治理的文章。 

一、数据治理：从理论到实践

随着数字化转型的不断深入，数据治理已经成为各大企业的一项重要战略任务，同时也是企业获得竞争优势的关键所在。 数据治理（Data Governance）是指为了满足客户或组织的要求，通过一系列有效、协调的制度和措施，来保障数据资产得到有效地管理、保护、使用和共享。 在国内，相关的数据治理理论开始出现。 在实践层面上，各大企业也积极开展了相应行动，比如阿里提出了“六个统一”建设目标；百度建立“数据中台”架构，以提供更高效、敏捷的应用支撑；腾讯成立大数据技术公司以进行大数据平台的搭建、管理以及应用等；华为也提出了企业大数据战略规划；神州数码打造“数字神州”战略等。

二、数据治理是什么

数据治理是一种治理方式，通常指的是对企业或者行业数据的管理，对一些规范的要求。 由于业务和需求的不同，在企业数据中包含了很多不相同甚至对立的方面，比如业务数据、产品信息、客户信息等。 这些不同的方面都有其各自的属性和特征，因此需要对这些不同部分进行分类管理。 如果要管理其中一个属性或特征，就必须考虑到其他相关属性或特征，并按照一定规范进行管理；如果要管理另外一个属性或特征，就需要按照一定规范来管理。 在企业中，主要涉及数据和业务的关系以及在企业中使用这些数据或业务产生的价值情况。

三、数据治理体系架构

数据治理体系架构主要包括两大块，一是组织机构，二是技术框架。 组织管理体系：负责组织架构的制定，包括数据治理的相关部门、人员和任务安排。 技术框架体系：包括技术路线选择、技术平台架构设计等内容。 数据治理技术支持体系：负责建立和完善各类数据治理工具、流程，支撑各部门各环节数据治理活动开展。 企业组织机构如图2所示，企业内部不同层级之间的沟通是影响数据治理效率及效果的重要因素。

四、如何建设数据治理中心

数据治理中心的建设主要分为四个阶段： 数据清理阶段：梳理各类资源，为业务系统提供数据源，并为每个系统建立数据字典。 数据清洗阶段：对全集团范围内的业务和数据资源进行全面清洗，消除冗余信息和异常信息。 数据集成、配置和转换阶段：实现多源采集，将不同业务系统中的原始数据进行整合集成，形成标准的规范模板。 数据应用与分析阶段：针对企业内部的业务与技术特点和需求，建设统一化、规范化的应用场景，实现海量异构业务系统之间以及不同场景之间的整合与集成。 

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