数据治理面对的都是一些战略层面，这种层面的事物是确立一个“用什么样的决策在什么地方做决定”的关键性治理方法。如果要从广义角度来看，数据治理是一个比较高端的概念，对应的都是数据治理委员会，他们会有相关的组织架构，并且在治理过程当中能够明确责任机制，落实工作主体，为什么现在要实现数据治理？

数据质量各有不同

如今来看，越来越多企业开始重视自己的数据资产管理，但其实并不是所有数据都是数据资产，在这些数据当中也会有一些垃圾数据。由于各个企业的业务系统或者是模块都是按照自身的数据来进行录入，因此业务系统把不需要的信息全部都进行筛选，没有统一的录入工具和数据出口，这会造成数据在不同系统里面的不同属性完全不一样，数据的完整性就无法得到保障。

 It系统孤岛

之所以要做数据治理，就是因为现在大多数企业的信息化建设缺乏初期整体规划，大多数都是以业务部门驱动的单体架构系统或者是系统软件来进行分散，数据分散在这些架构上并不是统一的开发语言也不一致，因此数据库多样化系统当中导致企业内部形成一系列的信息孤岛。而这一些信息孤岛之间缺乏有效的连接通道，数据之间不能互通，无法按照用户指令进行有意义的交流。

数据治理是什么意思？为什么要实现数据治理？通过以上介绍，大家应该有了解。目前来看，其实在做数据治理的时候能够建立起较为有效的管理机制，而且很多企业都尝试通过生产管理系统来对所有数据流进行控制，但现实生活就是因为缺乏有效的管理机制以及其他的人为因素导致平台数据标准，这种数据治理正好能解决这些问题。

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