一、关于数据治理的理解
数据治理研究所（DGI）认为，企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此，在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性和安全性。确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。
二、数据治理需要治理什么？
1、数据规范
数据的整个生命周期内，从数据埋点开始，到数仓建库建表，到指标定义，都需要完善的数据规范来保障数据的完整性、一致性和准确性。数据规范应该包括：数仓建模规范、指标命名规范、库表命名规范、库表指标审核流程管理规范、字段命名规范等。
2、数据架构
数据从接入、存储、开发、输出到展示，通常会构建数据仓库来贯穿整个流程，所以这里可以理解为数据仓库架构。可以想象一下，如果没有合理设计数据仓库，分层之间边界不清晰，各个指标计算都可能会出现跨层加载，数据复用性低下，数据不一致等等问题。统一的数据架构能够实现数据复用，保障数据一致性，清晰数据结构和血缘。
3、数据质量
保证数据质量是数据可用的基础，我们需要顺利获得规范来尽可能保证数据的质量，并监控数据质量的好坏，以便发现和解决问题。
4、数据安全
数据从数据源进入数仓，在数仓中流动的过程，我们都应该保障数据是安全的，不管是敏感数据，还是数据使用者应只能访问对应数据的权限。
三、数据治理的价值
1、有利于进行高效的管理
一般要对规模庞大、组织复杂、功能多样的现代企业进行有效的管理，就必须要使用到大量的数据信息和专业知识。数据治理建设方案就是对跨部门、跨业务、跨系统的数据流进行管理和控制，对业务流程进行各种优化，弥补各业务板块之间的空隙，有效避免管理工作中存在的盲点。合理有效的数据应用也可以促企业的管理效率和效能的提升。
2、有利于形成科研的决策
相比较直觉跟经验，数据可以为决策者给予更为广泛、深入和可信的数据信息，更能对事物和现象进行客观描述，促使决策者做出理性决策。而且数据治理还能够使企业内部的信息互通更流畅，提高治理和管理的透明度。
3、有利于完成迅速应变
深度融入、全力服务区域经济社会开展，是当代企业价值和综合实力的重要标志。企业要在复杂多变的社会环境中谋求开展，必须主动应对来自社会多方面领域的影响。而顺利获得数据治理对数据进行采集和分析，实行动态的科研管理，加强对过程的监控，使企业在快速变化的复杂社会环境中做到以不变应万变。
4、有利于召开创新服务
企业要想为用户给予个性化服务，就一定要对用户的需求有充分的理解和准确的描述，同时背后需要强大的数据支撑。而顺利获得数据治理，企业可以取得更加准确的数据和更加充分的数据分析，为用户给予个性化的服务，进而召开更多、更广泛的信息化创新服务。
四、数据治理方案
1、数据规划，顶层设计
从组织架构、政策制度、管理流程等方面对企业数据管控现状进行全面评估，完成顶层业务域及模型设计，按业务域梳理数据标准和数据关系，顺利获得制定统一的数据标准，实现全量信息标准覆盖，高度融合数据资源。全面掌握企业的数据资产。
2、数据治理组织架构及制度建设
建立符合企业的数据治理管理体系及组织架构，明确不同层次组织的职责和任职要求，针对具体数据治理管理领域，建立数据标准管理制度、数据质量管理制度、元数据管理等制度，切实落实数据管控流程。
3、建设全局数据中心，实现数据共享
构建主数据管理，实现数据集中管理，完成数据层的集成，使数据中心成为企业范围内唯一的基础数据输出口，同时构建历史库和数据仓库，为数据应用及分析给予数据支撑，顺利获得接口管理及发布，为相关应用系统给予共享数据访问服务。
4、建设企业数据地图
采用集中式管理模式进行元数据管理，对数据资产统一定义、统一管理，实现数据资产的规范管理和有力传承，同时给予完整、全局的企业数据资源地图，支持数据资源的组织管理及全链分析。
5、数据质量可视化
全域数据流管理与规划，使数据流向清晰可见，呈现全过程集成、数据可视化、质量可视化管理，数据质量全面分析，形成数据质量报告，建立数据质量反馈机制，全面提升数据质量。
6、数据资产服务
建立企业数据资产目录，顺利获得“数据超市”的形式给予数据服务，包括企业内部数据共享和外部数据流通，给予数据资产收藏、下载、申请、使用、共享、流通等。用户顺利获得在线申请和使用数据。实现数据中心数据的公开、公正、透明，贯彻数据资产管理及服务进程。
