目前业界并没有对其概念的统一标准定义，我们可以这么认为，
数据治理从本质上看就是对一个机构（企业或政府部门）的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督（EDM）的过程， 通过提供不断创新的数据服务， 为企业创造价值。
DGI（Data Governance Institute，
数据治理研究所）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，都需要经过仔细考量，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。
在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，对于部分行业，信息化还处于刚刚起步的阶段。但我们可以从金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业领域总结出规律：企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大阶段，也由此导致了一些问题：
1.数据质量参差不齐
现在，企业越来越重视管理数据资产，但其实并不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据。由于企业各个业务系统或模块都是按照各自的需要录入数据，业务系统不需要的信息就不录，没有统一的录入工具和数据出口，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障。
2.IT系统孤岛化，数据流通受阻
目前，大多数企业的信息化建设初期缺乏整体规划，大多都是以业务部门驱动的单体架构系统或套装软件，数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，于是数据的价值不能充分发挥。
3.缺乏有效管理机制
许多企业尝试通过生产系统的业务流来控制数据流，但由于缺乏有效的管理机制和某些人为的因素，比如平台间
数据标准不一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用等，在数据流转过程中，导致了大量的垃圾数据。以外，数据产权不明确，管理职责混乱，管理和使用流程不清晰，也是造成数据质量问题的重要因素。
4.存在数据安全隐患
近年来，随着大数据的发展，诸如此类的数据安全事件多不胜数。
数据资产管理上，正在由传统分散式的人工管理向计算机集中化管理方向发展，数据的安全问题愈来愈受到人们的关注。
综上所述，看似表面的数据问题其实会对业务带来严重的影响。数据不真实、不准确、数据不透明、不共享都将增加企业经营风险、管理难度和复杂度。最终导致跨组织信息共享程度低、资源难于整合。如何更好地管理和控制数据，做好数据标准化和服务体系建设，成为当前各企业迫在眉睫的任务，而数据治理是关键。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
