如果数据不能够给企业带来价值，那么收集再多的数据也毫无意义，但如果企业需要在数据中做出创新和创造价值，哪数据治理就显得非常关键。

什么是数据治理

数据治理是一种数据管理概念，涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。简单说数据治理是管理企业数据资产的流程和策略。数据治理的主要目标是确定哪些数据和信息是重要的，建立管理它的流程，以及衡量实现业务目标的工作效率。

随着大数据使用和数据量的急剧增加，公司拥有越来越庞大的数据，另外由于分析技术的采用使得数据分析变得越来越流行，这便产生了很多数据驱动的公司。

什么是数据驱动型公司？

数据驱动型公司只是指一家公司不断使用分析技术来分析其掌握的数据以做出决策。

在真正的数据驱动型企业中，处理数据已经成为日常工作的一部分。销售，营销和财务必须能够利用他们掌握的所有相关数据来快速做出决策并推动他们的业务。

一个好的数据驱动型公司可以在合适的时间使用正确的数据来做出正确的决策。数据驱动型公司的优势还在于能够从业务的各个方面收集相关数据。

另外一方面是能够更好地理解客户行为或市场趋势等关键要素，在整个企业中共享数据可降低做出错误决策的风险，降低与企业数据安全相关的风险以及降低IT支出。

为什么需要考虑数据治理？

未来的发展趋势是智能化和数据化，它们都有一个共同的特征就是：需要庞大的数据来支撑智能化的一切活动，包括：数据收集，数据清洗，数据分析，数据决策，数据预测等等

那么数据治理需要有效地使用可信赖的数据，需要确保数据的质量为决策者提供相应决策辅助和制定KPI。

数据治理是数据驱动业务的关键，它可以提供分析依据及辅助决策，确保企业行为的一致性，并能够有效解决问题，让企业节省更多的资金。

最后，数据治理并不复杂，这里有几点相关建议，可以参考，但如果有数据治理方面的需求还是需要咨询相关专家，采取适合企业的解决方案。

数据治理

1.完善数据功能框架，用资产化的视角来管理企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。

2.运用数据模型，合适、合理、合规的数据模型，能够有效提高数据的合理分布和使用。

3.将数据标准、元数据、主数据统一起来，形成数据管理平台并进行可视化管理和监控。

4.规范数据管理，制定管理标准能够保障业务流畅减少操作失误和冗余，同时保障数据安全。