相信很多人都不了解數據治理，因此小編也經常聽到這些疑問：
為什么企業要治理數據？
數據治理時，為什么要建立數據標准、提升數據質量？
數據質量差會影響到了哪些數據報表、哪些業務？
……
數據是企業的一項重要資產，這顯然已經成為了大家的共識。但現實中，很多企業並沒有將這項資產充分利用起來，挖掘真正的數據價值。
因為在一部分的傳統企業看來，數據並不是一個重要的生產要素，而IT更是作為一個支撐性職能來看待。大部分人的數據思維和數據意識淡薄，在數據的收集、整理和處理上投入的精力很少，也導致了“無數據可用”。
正因為如此，數據治理則是通過改善數據質量，確保“有可用數據”，讓合適的人可以訪問合適的數據，最終實現企業級數據共享，為數據分析、挖掘提供基礎。
一、數據治理的定義
數據治理是一個系統，它包含管理和保護數據資產所需的人員、流程和技術，其目標是建立標准化、集成、保護和存儲企業數據的方法、職責和流程。
二、數據治理要怎么做
1、確定需求：與數據項目一樣，詳細的需求研究是數據治理第一階段的工作。我們需要摸清楚企業數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。
2、梳理數據：為了更好地梳理數據資產，我們可以基於業務主題進行梳理，還要制定數據資產的標准。
3、優化流程：對於企業而言，數據來源特別多，像財務、人力、供應鏈、生產、銷售等。只有對數據過程進行規范，包括數據產生、采集、處理、加工、使用等，我們才能優化流程。因此我們可以通過統一數據標准，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產供應的過程。
4、搭建平台：不同的客戶需求必然不同，因此數據治理平台的搭建也按照客戶需求搭建不同模塊。
5、建立指標：提升數據質量是企業數據治理的重要目標，也是企業進行數據分析挖掘、業務管理和決策的重要基礎，只有建立完整的數據質量體系，才能有效提升企業數據整體質量，從而更好的為業務服務。
6、優化模型：根據企業的數據價值和特征，梳理出企業的核心數據資產，對其分級分類，通過數據治理工具進行建模，定義敏感數據位置、描述和處理方式，保證數據的合規合法使用。
7、開放服務：通過數據資產目錄、微服務等技術將數據進行開發共享，促進數據在企業中的應用，使得數據作為企業的寶貴資產應用於業務、管理和戰略決策中，發揮數據資產價值。
8、賦能業務：數據治理最終要反饋到業務流程中，因此我們需要用數據驅動業務的落地，發揮數據價值。
9、持續優化：數據治理不能一蹴而就，為此數據治理的過程是一個不斷的迭代和優化的過程。
說了這么多，大家肯定在想有沒有關於企業數據治理的好方法。要想事半功倍，一套好的數據治理工具是必不可少的，Smartbi絕對是企業數據治理的好幫手，Smartbi一站式數據分析平台，不僅能幫助企業提升數據質量，特別是Smartbi數據文化模塊，還能幫助企業提升數據文化氛圍。
產品和工具對於企業的數據治理項目都十分關鍵，企業若是想要保證數據治理項目能夠成功實施和持續見效，唯工具論絕對不可取。除此之外，企業需要把握數據治理的時機，數據治理組織、文化和制度的保障以及建立長效的運營機制缺一不可！