数据治理，单就字⾯解释就是要把数据管理好。作为数据⼯作的基础，重要性可⻅⼀斑。不论是数据仓库、BI、元数据、主数据等都在谈论数据治理，互联⽹公司、国企等也都在谈论它，很多企业也都将其纳⼊战略计划之中。

那么数据治理要做些什么呢？数据治理有包括数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理、主数据管理众多的体系跟⽅向，每个需求者的要求跟侧重点不⼀样，成果过程漫⻓，⾼层的⽀持和理解不⼀，这些都给数据治理带来了难治的实质。

从技术层⾯来看，数据治理包含了"业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使⽤"五个步骤，要做的⼯作也很多，很杂。怎么才能做好数据治理呢，结合"⼤家"的观点整理出5点总结：

1、发挥数据的最⼤价值要满⾜合理的平台构架，完善的治理服务，体系化的运营⼿段，根据不同企业⾃身需求选怎核实的平台构架，治理服务贯穿整个数据⽣命周期，保证数据的完整性，准确性，⼀致性和时效性，同时通过运营⼿段合规化流程及其相关⽅⾯。

2、数据治理夯实基础，对数据的规范、质量、安全都要做出前瞻性的考虑和考量。

3、 数据治理要专业的⼈员来实施

4、数据治理要通过"以终为始"的⽅向进⾏，通过数据来驱动管理数据的⽣产，加⼯和使⽤

5、数据治理要建管⼀体化，避免出现两种⽅案的低效管理模式。

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