随着人工智能、互联网、物联网、区块链等新一代信息技术的普及应用，社会的信息化、数字化程度不断加深。在疫情的影响下，整个时代的数字化技术加速发展，将数字化服务及数字化应用快速普及到人们的日常生活中。
随着社会的数字化程度不断加深，所产生的数据量呈爆发式增长，数据已经成为构建现代社会的重要元素。据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%。
在目前企业大力推行数字化转型的浪潮下，数据利用和管理在企业中的地位不断提高，需要数据治理将海量的数据转化为高价值的数据资产，提高数据质量，实现数据价值。
数据治理一般指的是将企业中不同来源、不同格式的海量杂乱数据转化为具有统一规范、统一格式的高质量数据，这个过程就是大多数企业对数据治理的认识，也是对数据治理最核心的要求。
其实，从数据治理这个词本身就很容易明白，所谓数据治理，就是指对数据进行治理，提高数据质量的过程。
企业在实际进行数据治理时，一般会把它当成一个系统级的工程，从一线业务人员使用的业务信息系统，再到后台各部门的业务数据库，分析人员的数据分析，管理人员的业务发展决策等等，都只是数据治理这一整个闭环流程中的一部分，是对数据进行管理及利用的总体流程。
总之，数据治理是一个从数据产生、管理到利用的长期持续的闭环流程，在这个流程中，企业的数据质量不断提高，帮助企业更好地利用数据价值，提供更有利于企业经营管理的信息。
随着中国经济的腾飞，人们的物质生活逐渐丰裕，对于企业提供的产品和服务的要求不断提高。在这种情况推动下，市场逐渐由增量变为了存量，进一步加剧了企业之间的竞争。
在新时代的竞争格局下，传统的企业经营管理模式逐渐适应不了需求，满足不了不断变化的用户需求，在市场竞争中落入下风。为了寻求突破，这些企业开始探究互联网、物联网、人工智能、云计算等信息化、数字化技术，规划数字化转型，实现以用户为中心的商业创新。
众所周知，数字化的核心就是数据，想要建设数字化转型，也就要求企业必须把数据治理提上日程，以此来提高数据质量，将海量数据转化为有价值的数据资产，帮助企业更好的利用数据。
不同企业对于数据治理的要求不尽相同，所期望达成的效果也跟企业本身的行业领域息息相关，但有一点是大多数企业对于数据治理的共识，那就是数据治理只是一种提高数据质量的手段，最后还是要回到业务本身，实现落地。
对于企业来说，能够对业务活动进行量化处理，并以数据的形式展现出来，是数字化时代现代企业的重要标志。
数据对企业这么关键，原因就在于数据是从业务活动中产生的，本身蕴含着丰富的业务信息，能够揭示企业整体的业务发展状况，对企业管理人员进行发展决策时有极强的辅助作用。
总的来说，数据治理的目标其实就是不断提高业务数据的质量，增强数据的可信度，减少错漏。对于企业管理人员来说，数据就是他们了解企业整体发展状况最重要甚至是唯一的渠道。
数据治理的目标不仅是优化提效，更是涉及决策发展，关乎企业发展的关键。由此，我们可以初步确定数据治理的目标。
l 完整性：规范业务流程，完善数据库数据模型；
l 准确性：增加数据质量考核标准，建立奖惩制度；
l 及时性：优化数据存储调取时间，提升取数分析效率；
l 一致性：确定数据指标体系，确保数据和业务相对应；
l 唯一性：添加数据查询索引，避免数据库数据重复。
问题：企业只完成了初步的信息化建设，导致各部门或业务线的业务信息系统彼此不相连，产生的业务数据储存在对应的数据库中，很难全面展现企业整体的发展状况，容易造成数据孤岛，对企业的发展决策不利。
应对：部署商业智能BI，将业务数据经过ETL和数据模型统一进行处理，以规范的形式储存到数据仓库中，并通过指标、标签进行分类分级，将业务数据归纳分类，方便后续进行数据可视化分析。
问题：企业高层管理人员对数据治理认识不足，只是把数据治理当成一个技术问题，将全部任务分配到IT部门，不提供其他支持，导致IT部门只能从技术出发研发数据治理工具，无法从管理上推动企业完成数据治理。
应对：数据治理需要企业全体员工共同推动，从业务、技术和管理层面上一起发力。高层管理人员必须充分了解数据治理，将企业的数据治理方案分配到企业每一个员工，建立相关考核指标，完善奖惩制度。
问题：很多企业高层管理人员会将数据治理当成短期完成的一次性工程，认为数据治理完成后企业的数据就不需要后续管理，数据质量会一直保持较高的程度，忽略了数据治理的实施过程，缺乏长期的坚持。
应对：数据治理是一个长期持续的治理过程，从业务活动产生数据到完成数据可视化分析推动业务进步是一个完成的闭环，业务活动产生数据，分析人员利用数据判断出业务发展趋势，辅助管理人员对业务发展进行决策。在这么一个不断优化的闭环流程中，数据治理的效果就会越来越好，数据质量也会不断提高。
数据治理是关乎企业发展的系统级工程，企业高层管理人员应该充分认识到数据治理的重要程度，以数据为核心建立现代化企业，从战略规划、文化建设、组织管理、业务流程等角度，给予数据治理最大力度的帮助，成功完成数据治理，提高企业数据质量。
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