如今
数字化转型正在各行各业中迅速发展，以数据、流量、知识为主大数据时代已经到来，互联网发展至今，每天都有数以亿计的数据在爆发增长，据有关报告称，到2025年，全球数据圈预计将增长至175ZB。当数据量变大以后，就会相应的爆发出各种难以人为手工解决的问题。对于一个企业来说，利用好大数据的前提是，通过
数据治理实时数据和大数据战略，让行业的发展迈出重大的一步。
一、企业为什么需要数据治理
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。由于过去烟囱式的孤岛式的业务系统，企业需要寻求业务模式的创新。从数据层面打通各个组织单元，实现业务单元快速重组，实现业务自动化向业务持续优化的转变。第一步就是根据对自身的洞察，实施数据治理策略以提升组织的运行效率。
数据治理是对一个政企机构的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督的过程，为企业创造价值。数据治理有以下三个好处：
1、如果企业数据库中存在错误的数据，那么企业就无法通过这些数据做出正确的判断，从而可能出现一些风险。数据治理可以减少错误数据给企业带来的风险。
2、数据治理可以提高企业数据的质量，为企业提供了清晰、标准的数据。
3、企业进行数据治理后可以减少数据库中的错误，企业不需要再花时间去纠正数据。数据治理为企业提供可靠的数据资源，从而可以为企业节省宝贵的时间以及资金，提高企业的工作效率，。
二、企业数据治理成功需要具备哪几点要素
先进技术应用
先进技术支持是数据治理能够顺利开展的保障。只有建立丰富的数据治理工具和平台，才能从各个领域有效的进行数据的管理和治理，提高数据的价值。技术应用包括支撑核心领域的工具和平台，例如元数据管理系统、数据质量管理系统等。
成熟的模型
成熟的模型可以用来评估和提升企业的数据管理水平，帮助企业跨越业务与IT之间的鸿沟。反映所有数据管理的内容，帮助企业在管理数据资产上达成共识，促进企业建立自己的数据管理成熟度路线图。
流程管理
根据数据治理的内容，建立相应的流程，且遵循本单位数据治理的规章制度。实际操作中可结合所使用的数据治理工具，与数据治理工具供应商协商，建立符合企业的包括流程任务、流程目标、流程分级等流程管理。
制度章程
数据治理是最高层次的、规划性的数据管理制度活动。是由数据管理人员和协调人员共同制定的高层次的数据管理制度决策。制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度，其中一些是数据治理职能的职责，也包括其他数据管理职能的职责。
数据治理组织
数据治理的组织包括制度组织和服务组织。这些组织是跨职能的，通常企业会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织，负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。
发展战略目标
战略是选择和决策的集合，共同绘制出一个高层次的行动方案，以实现更高层次目标。数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，是指导数据治理的最高原则。
