当前，企业变革已经成为企业适应剧烈变化的市场环境、实现长期发展的必经之路。然而，过去为组织带来工作效率提升的烟囱式的孤岛式的业务系统已经成为组织变革重组的阻力，这也是从数据层面打通各个组织单元、实现业务单元快速重组的最根本的需求来源。并且，在互联网的冲击下，各行各业都在寻求业务模式的创新，实现业务自动化向业务持续优化的转变，以求在竞争中找到一片蓝海。而组织要能实现业务模式的创新，第一步就是对自身的洞察，以及提升组织的运行效率，方能在互联网背景中立于不败之地。
数据正在以前所未有的速度不断增长。IDC 曾发布报告称，到 2025 年，全球数据圈预计将增长至 175 ZB。那么，企业该如何在这样一个数据大爆发的时代夺得先机，充分把握数字红利呢？IT168 认为，企业要想实现数据资产变现，需要先做
数据治理。
什么是数据治理？
目前，业界对这个概念没有统一的标准定义。从本质上来看，数据治理就是对一个机构（企业或政府部门）的数据，从收集融合到分析管理、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。
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。
总体来说，数据治理的目标就是提高数据质量，将
数据价值最大化。具体而言，数据治理的任务包括以下几点：
构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系
建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系
打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系
构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系
为何数据治理如此重要？
分析机构 BARC 曾对全球 378 家公司进行了调查，96% 的受访企业认为，数据治理已经不可或缺，而且未来将继续在企业中发挥核心作用。
此外，调查还显示，企业制定数据治理计划的主要驱动因素是合规性（64%）、更有效地使用数据（54%），以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加（54%）。
企业如果缺乏有效的数据治理策略，最直接的后果就是产生大量的“劣质”数据，这些数据的存在可能会带来更大的风险、更高的管理成本、更低的工作效率等等。数据治理能够更高效地帮助企业，将数据价值转化成实际的业务价值。
大数据时代，数据治理面临新的困境
随着 IT 技术的整体发展，特别是大数据时代的到来，数据治理的“担子”变得越来越重。IT 应用类型、数据源、
数据分析方法不断增加，数据治理进入了一个新的变革和发展阶段，其各项要求也将变得更加具有挑战性。
以下就是企业实施数据治理的根本原因：
1、经过 30年的信息化建设，企业和政府部门都围绕着业务需求建设了众多的业务系统，从而导致数据的种类和数量大增，看似积累了众多的数据资产，实则在需要使用时，困难重重。
2、因为各个业务系统的建设都是围绕着业务需求来建设的，当业务环境发生变化时，原来的业务系统不能互联互通，不能满足跨部门、跨职能、跨组织的协作需求。
3、各个业务系统所产生的海量数据以复杂而分散的形式存储，导致数据之间的不一致和冲突等质量问题，从而导致数据在应用过程中的无所适从，难以实现数据的深度利用，从而难以实现业务模式创新和经营风险控制。
大数据治理必须跟踪跨多个平台的数据访问和使用情况，并减轻数据使用不当造成的风险。在大数据环境中，验证数据源并确保数据质量和数据完整性是一个巨大的挑战。此外，海量数据的存储、如何将数据处理效率最大化、保证数据可靠性与安全性也更具难度。
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