数据治理的定义是在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施。在所有组织中，无论是否有正式的数据治理职能，都需要对数据进行决策。
建立了正式的数据治理规程及有意向性地行使权利和管控的组织，能够更好地增加从数据资产中获得的收益。
数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活动。数据治理的目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据。而数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获得价值，数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策，以及人员和流程在数据方面的行为方式。
一、什么是数据治理？
国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对
数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。
数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
二、数据治理的目标和原则是什么？
数据治理的目标是使组织能够将数据作为资产进行管理。数据治理提供治理原则、制度、流程、整体框架、管理指标，监督数据资产管理，并指导数据管理过程中各层级的活动。为达到整体目标，数据治理程序必须包括以下几个方面。
1、可持续发展
治理程序必须富有吸引力。它不是一个项目作为终点，而是一个持续的过程。需要把它作为整个组织的责任。数据治理必须改变数据的应用和管理方式，但也不代表着组织要作巨大的更新和颠覆。
数据治理是超越一次性数据治理组件实施可持续发展路径的管理变革。
2、嵌入式
数据治理不是一个附加管理流程。数据治理活动需要融合软件开发方式、
数据分析应用、
主数据管理和风险管理。
3、可度量
数据治理做得好有积极地财务影响，但要证明这一影响，就需要了解起始过程并计划可度量的改进方案。
数据治理的基础原则，如下：
1、领导力和战略
成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动，同时由企业业务战略所驱动。
2、业务驱动
数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。
3、共担责任
在所有数据管理的知识领域中，业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。
4、多层面
数据治理活动发生在企业层面和各地基层，但通常发生在中间各层面。
5、基于框架
由于治理活动需要进行跨组织职能的协调，因此对数据治理项目必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。
6、原则导向
指导原则是数据治理活动、特别是数据治理策略的基础。通常情况下，组织制定制度时没有正式的原则，他们只是在试图解决特定的问题。有时原则可以从具体策略通过逆向工程反推得到。然而最好把核心原则的阐述和最佳实践作为策略的一部分工作。
参考以上原则可以减少潜在的阻力。随着时间的推移，在组织中会出现更多的指导原则与相关的数据治理组件共同对内部发布。
数据治理不是一次性的行为。数据治理是一个持续性的项目集，以保证组织一直聚焦于能够从数据获得价值和降低有关数据的风险。可以由一个虚拟组织或者有特定职责的实体组织承担数据治理的责任。只有了解数据治理的规则和活动才能达到高效执行，为此需要建立可运转良好的 运营框架。数据治理程序中应该考虑到组织和文化的独特性问题，以及数据管理在组织内面对的具体挑战和机遇。
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