數據時代的來臨，讓企業對于數據作用的認知也更上一層樓，面對多樣化、復雜化、零散化的數據信息，很多企業都非常關注數據治理的方法。要知道數據治理是保證數據治理的必要手段之一，對企業來說加強數據治理提升數據質量已成為信息化工作者的重要任務，有效的內部數據標準體系、業務系統的整合、評估數據治理，生成數據報告等等。下面我們來具體講一下數據治理的方法，希望能夠對您有所幫助。

1、有效的高校內部數據標準體系，包括數據標準、管理標準、質量標準等內容，并保證各業務部門、各業務系統能得到落實與管控。落實到治理工具上，主要體現在元數據管理功能是否得到詳細認真的設計、應用，助力于業務系統。例如，元數據中除了應設有國標、行業標體系(如地理、行政區劃，學科門類、專業等)的數據之外，還應涉及應用系列校標數據，如建筑物、樓宇體系等。

2、完成各業務系統的整合工作。完成用戶集成、數據集成、業務集成工作，消除信息孤島，完善數據中心建設。首先，盡可能在被集成的業務系統，即產生數據的源系統中解決數據質量問題，這對于整個體系的數據治理來說是非常高效的措施。其次，在各業務系統及平臺的建設過程中，描述核心業務實體的數據，如教師、學生、教學、科研、資產、財務等，交換、共享性要求較高，均要被納入到主數據范圍，形成全校范圍內一致的、完整的、準確的核心業務數據，由數據中心統一對外提供數據服務。最后，落實到數據治理平臺上，集中反映在主數據管理是否完備，是否能以多種數據共享形式服務于各類應用。

3、評估數據質量，生成數據質量報告。以數據標準體系為基準，以數據治理平臺為工具，數據管理員對整個主數據(或者全量數據)質量檢測，根據實際需求，利用檢測數據進行單一主題或者整體進行數據質量分析，生成數據質量報告。在數據質量報告的基礎上，結合系統配置好的數據管控體系，生成針對部門、業務數據管理員的各子數據集整改報告。

以上我們簡單介紹了數據治理的方法，企業可以通過大數據治理，讓企業或用戶能更便捷、更靈活、更準確地獲得大數據信息。如果您想了解更多相關信息，請您及時關注中培偉業。