随着数据资源的爆炸性增长，企业面临着数据标准不统一、数据信息分散、数据质量参差不齐、开发维护困难等问题，很难满足实时分析和决策的高要求，这就需要用到专业的数据治理、分析方法和工具。

什么是数据治理？

大数据治理包括大数据的获取、处理、存储、分析、应用及安全等环节，全方位为大数据分析、决策保驾护航。

企业数字化转型进程的不断深入，数据治理应从企业内部管理观念上完成从传统向数字化管理的转变。只有内部统一认识，才能保障大数据治理不会流于形式，其解决企业经营决策必须走这三步：

1.建立数据管理机构

当前，越来越多的企业开始重视数据治理工作，一些企业创立了全新的职位——首席数据官(CDO)。数据管理机构是企业大数据战略的制定者和推动者，负责组织内数据资产的开发和利用，通过数据推动组织业务的创新和发展，实现数据的统一、有效管理和应用。

2.建立规范的数据管理制度

数据出了问题，到底是谁的责任？数据遭泄露，是哪个环节的问题？建立规范的数据使用权限制度，是为了明晰各部门、各人员、各角色的数据使用权限，最大程度防止数据被滥用和泄密。

如业务人员能获取业务相关的数据；而数据开发人员则可获取数据操作、管理等权限；而高级管理人员则可获取到公司战略等方面的数据。

3.搭建专属的大数据分析系统

为保障数据采集的关联性、完整性，数据传输的安全性，数据分析的实时性、高效性，以及数据预测的精准度、可靠性，企业建立一套完整的数据采集-分析-可视化系统尤为必要。

以光点数据治理服务平台为例，目前业界主流的数据治理服务平台，至少应包含元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据服务管理、数据采集及数据可视化等核心组件，保障企业从数据采集、传输、筛选、清洗、分类、存储、计算及可视化等数据治理全过程实现统一、便捷和安全操作。

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