组织信息化建设正从以应用为中心向以数据为中心转变的关键时期，组织也逐步认识到数据的巨大价值，但低质量的数据和复杂的数据应用手段，让数据价值发掘的效果大大降低，甚至，会让组织决策层丧失数字化转型的信心。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。
一、数据治理的定义
数据治理就是对一个机构的数据，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。数据治理不只是技术问题，更是一个管理问题。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，以保证数据的一致性、可用性、合规性、完整性和安全性，确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。
二、企业目前面临的数据问题
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。、
三、数据治理的价值
数据治理能够带来的好处就在于，更高效地帮助企业将数据价值转化成实际的业务价值。数据治理所带来的优势是非常显著的，主要有：
1、标准化的数据资产管理方法、流程和策略，将有效提高数据运营效率；
2、企业将获得更干净、质量更高的数据，为进一步的数据活动打好基础；
3、提高数据安全性，保证合规性；
4、使数据更容易与业务建立紧密连系，推动数据资产的变现。
