來源：中翰軟件轉發
一、什麼是數據治理？
數據治理是根據數據治理政策，通過組織人員、流程和技術的相互協作，對數據從形態、內容和關係等層面進行規範管理，提升數據的服務能力，以實現數據價值最大化。
我們經常說數據是企業的重要資產，通過數據我們可以實現業務創新、風險控制、監管管理，而數據治理的作用，就是通過組織、制度、流程、技術這些管理過程和實現手段，讓數據更好地發揮其本身的價值。
二、數據治理能爲企業帶來哪些價值？
有效的數據治理可以爲企業帶來巨大的價值：
●成功實施數據治理可以使企業的數據質量得到全方位的提升，使與數據相關的業務流程得到深度再造，企業的數據將更一致、更準確、更可信；
●由於數據質量的提升，企業能夠更好地滿足客戶服務的需要，更好地滿足業務拓展的需要，更好地滿足企業內部風險管理、成本覈算、績效考覈的需要，最終更好地保障高層決策的合理性和可靠性；
●數據治理可以讓企業達到和滿足外部各監管部門對企業在數據方面的管理要求；
●數據治理可以降低IT建設和運維的成本。
三、通過數據治理可以達到的目標
通過數據治理能夠達到以下10大目標：
1.數據有明確的責任方；
2.數據符合標準化要求；
3.數據滿足質量要求；
4.數據的成本與價值可計量；
5.數據有明確和準確的定義；
6.數據集中存儲與管理；
7.數據存儲有合理的期限和方式
8.數據進行統一的加工和整合；
9.數據是易訪問的；
10.數據訪問有安全控制。
四、數據治理的體系規劃
數據治理工作是根據企業的總體發展戰略指引下，通過組織、制度、流程等管理手段，對數據治理的相關專題進行管理，目前規劃了七個專題：數據標準、數據質量、數據清洗、元數據、主數據、數據模型、數據生命週期。這些數據治理的機制和管理專題都需通過具體的實現手段得以落實，這些內容都通過數據認責得以有效貫徹。
五、數據治理包括的專題領域
數據治理包括的領域很多，每個領域稱之爲數據治理專題。數據治理包含的專題很多，比如：數據認責、數據標準、數據質量、數據生命週期、數據模型、主數據、元數據、數據整合。
數據治理的具體工作：
數據治理的領域已經有了，數據認責的關係也清楚了，那麼數據治理工作如何開展呢？數據治理的工作主要集中在以下四個方面：
1.制訂規範
負責制訂包括數據治理髮展路線圖、發展目標和規劃、管理政策等；
數據治理的培訓與推廣，數據治理的文化建設。
2.執行規範
負責監督數據治理的管理制度、管理辦法、標準規範在各個部門的落實。
3.日常管理
負責數據治理各領域工作的日常管理，問題管理等。
4.考覈監控
負責數據治理的指標考覈，以及定期主動發起數據治理的檢查工作。