任何一个企业从最初的探索、中期的发展、中后期的稳定和完善都会有一个过程，可以概括为先建设后治理的过程，企业信息化的发展也是如此。

数字化高度使用的今天，数据资产化的概念已经深入人心，但随之而来出现的问题也是发展的必然产物，数据质量的参差不齐，数据互联壁垒，缺乏有效管理机制，数据安全问题的隐患越发严重，这些问题都亟待解决。DMBOK体系对企业数据治理体系的建设有一定的指导性，其内容概述了10个职能区域：数据控制、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理理、数据质量管、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文件和内容管理、元数据管理，但任何指导性的框架都不是万能的，企业之间的确有共性，单个性才是器赖以生存的那部分重要的数据，所以不同的行业，不同的信息化程度等等个性方面的不同，其数据治理方案就必须因地制宜，量身定做。

大致可以从几点去入手考虑：数据治理的对象，明确数据治理的对象和范围才能做好数据治理的战略部署。数据治理的时机，我们可以遵循历史结合实际等待“东风”的到来。然后是权威的确认，谁来行使治理，由谁来领导这项工作开展，是企业自身或技术或管理，或组合，孰优孰劣地确定，防止今后执行中相互推诿，要培养充分的数据思维和数据意识。

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