如果數據不能夠給企業帶來價值，那么收集再多的數據也毫無意義，但如果企業需要在數據中做出創新和創造價值，哪數據治理就顯得非常關鍵。

什么是數據治理

數據治理是一種數據管理概念，涉及使組織能夠確保在數據的整個生命周期中存在高數據質量的能力。簡單說數據治理是管理企業數據資產的流程和策略。數據治理的主要目標是確定哪些數據和信息是重要的，建立管理它的流程，以及衡量實現業務目標的工作效率。

隨著大數據使用和數據量的急劇增加，公司擁有越來越龐大的數據，另外由于分析技術的采用使得數據分析變得越來越流行，這便產生了很多數據驅動的公司。

什么是數據驅動型公司？

數據驅動型公司只是指一家公司不斷使用分析技術來分析其掌握的數據以做出決策。

在真正的數據驅動型企業中，處理數據已經成為日常工作的一部分。銷售，營銷和財務必須能夠利用他們掌握的所有相關數據來快速做出決策并推動他們的業務。

一個好的數據驅動型公司可以在合適的時間使用正確的數據來做出正確的決策。數據驅動型公司的優勢還在于能夠從業務的各個方面收集相關數據。

另外一方面是能夠更好地理解客戶行為或市場趨勢等關鍵要素，在整個企業中共享數據可降低做出錯誤決策的風險，降低與企業數據安全相關的風險以及降低IT支出。

為什么需要考慮數據治理？

未來的發展趨勢是智能化和數據化，它們都有一個共同的特征就是：需要龐大的數據來支撐智能化的一切活動，包括：數據收集，數據清洗，數據分析，數據決策，數據預測等等

那么數據治理需要有效地使用可信賴的數據，需要確保數據的質量為決策者提供相應決策輔助和制定KPI。

數據治理是數據驅動業務的關鍵，它可以提供分析依據及輔助決策，確保企業行為的一致性，并能夠有效解決問題，讓企業節省更多的資金。

最后，數據治理并不復雜，這里有幾點相關建議，可以參考，但如果有數據治理方面的需求還是需要咨詢相關專家，采取適合企業的解決方案。

數據治理

1.完善數據功能框架，用資產化的視角來管理企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。

2.運用數據模型，合適、合理、合規的數據模型，能夠有效提高數據的合理分布和使用。

3.將數據標準、元數據、主數據統一起來，形成數據管理平臺并進行可視化管理和監控。

4.規范數據管理，制定管理標準能夠保障業務流暢減少操作失誤和冗余，同時保障數據安全。