数据也被称为“未来新石油”，随着信息技术的快速发展和深入应用，企业数据海量增长，如何通过庞杂的数据体现出业务价值已经被越来越多的企业所重视。
传统的
数据治理工具和手段面临前所未有的挑战，主要表现在两个方面：
一是传统的信息系统建设中数据资源共享程度不高，信息系统跨组织、跨地域、跨业务的协同能力较弱；
二是“信息孤岛”成为信息化建设的主要“瓶颈”，
数据标准化和数据资源中心建设严重滞后，无法满足企业业务需求。
要实现数据“好找、好用、好看、实时、共享”，急需利用大数据、人工智能等先进数字技术完善数据治理工具，搭建企业
数据资产管理体系，创新数据资源管理模式，丰富数据应用与消费手段，提升数据资产应用价值，从而帮助企业解决数据资产查找难、应用难、管理难等问题，挖掘
数据价值，促进数据资产的变现和升值。
数据作为企业的战略资产，需要以资产化的方式进行治理。
企业数据的核心价值不在于其数量大，而在于质量高。
因此，只有通过数据治理，提升
数据质量，整合各类数据，实现上下贯通、横向融合，才能实现数据资产运营，充分发挥其战略价值。
数据治理是企业
数字化转型的基石
“数据”正在引领业务模式变革，深刻影响着企业数字化转型的进程，数据集中管控显得尤为重要。
如何做好数据共享和
数据分析，如何让
数据资产价值最大化，已成为数字化转型成功与否的关键。
因此，数据治理是企业数字化转型发展的重要基础，有助于全面提升数据质量，夯实企业数字化转型基础能力。
1. 深挖数据价值，创新商业模式
数据是基础性资源，通过数据治理，厘清数据资产，挖掘数据价值，带动技术流、资金流、人才流、物资流协同发展，创新商业模式，为数字化转型奠定基础。
2.促进数据融通，避免“信息孤岛”
通过数据共享实现信息化应用互联互通，满足企业各业务领域之间的信息共享的需求，提升协同效率，避免形成“信息孤岛”。
3.提升快速响应能力，提高信息化建设效率
减少数据变换、转移所需的成本和时间，降低数据冗余度，提高数据的有序化程度和存贮效率。
4.优化业务流程，支持决策分析
通过梳理数据资源目录，构建数据模型、数据标准，确保企业内部数据源、数据定义、数据使用标准的统一，明晰数据流向，保障数据共享和贯通，根据企业业务特性促进企业业务流程向一体化、闭环化、网络化发展。
企业应逐步完善数据治理组织，发布数据治理相关管理制度规范，统一数据架构与标准，优化数据治理流程，持续提升数据质量，最终形成一套体系、一套数据架构与标准、一套数据质量管控机制、一套
数据治理平台工具。
通过迭代机制，不断提升企业管控能力，优化企业资源配置，创新业务模式，提升竞争实力。
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