近年来，数据治理成为挖掘数据价值的重要手段和工具。随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构，面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。那么，数据治理到底治什么？
一、数据治理定义
DAMA国际数据管理协会对数据治理定义：数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。简单来说，数据治理就是实现数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。
二、为什么要实施数据治理？
1、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
2、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。
3、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。
4、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。
三、数据治理包含哪些内容？
1、标准体系：数据治理的标准体系是多个层面的，包括：国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。企业数据标准体系内容应涵盖：元数据标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准等。数据治理的成效，很大程度上取决与数据标准的合理性和统一实施的程度。企业数据标准体系的建设应既满足当前的实际需求，又能着眼未来与国家及国际的标准接轨。
2、组织体系：数据治理项目的实施绝非是一个部门的事情，不能在企业的单一部门得到解决。需要从整个组织考虑，建立专业的数据治理组织体系，进行数据资产的确权，明确相应的治理制度和标准，培养整个组织的数据治理意识。这需要 IT 与业务部门进行协作，而且必须始终如一地进行协作，以改善数据的可靠性和质量，从而为关键业务和管理决策提供支持，并确保遵守法规。
3、评价体系：建立数据评价与考核体系是企业实施和贯彻数据治理相关标准、制度和流程的根本。建立明确的考核制度，实际操作中可根据不同企业的具体情况和企业未来发展要求建立数据的认责体系，设置考核指标和考核办法，并与个人绩效挂钩。考核指标包括两个方面内容，一方面是对数据的生产、管理和应用等过程的评估和考核指标，另一方面是数据质量的评测指标。
4、技术体系：数据治理包括数据治理的工具和技术，总体应包括元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理和数据安全管理。
5、流程体系：数据治理流程体系，为数据治理的开展提供有据可依的管理办法、规定数据治理的业务流程、数据治理的认责体系、人员角色和岗位职责、数据治理的支持环境和颁布数据治理的规章制度、流程等。建立数据的生产、流转、使用、归档、消除的整个生命周期管理的过程。企业应围绕数据治理的对象：数据质量、数据标准、主数据、元数据、数据安全等内容建立相应的制度和流程。
四、数据战略
1、组织管理
建立合适的数据治理组织是企业数据治理的关键。数据治理的组织建设一般包括组织架构设计、部门职责、人员编制、岗位职责及能力要求、绩效管理等内容。数据治理是一项需要企业通力协作的工作，而有效的组织架构是企业数据治理能够成功的有力保障。为达到数据战略目标，非常有必要建立体系化的组织架构，明确职责分工。
2、制度体系
企业的数据治理必须要有相关制度，否则无法可依，再好的技术工具也没有用。因此，建立完善的数据治理制度很重要。保障组织架构正常运转和数据治理各项工作的有序实施，需要建立一套涵盖不同管理粒度、不同适用对象，异覆盖数据治理过程的管理制度体系，从“法理”层面保障数据治理工作有据、可行、可控。
3、流程管理
制定数据治理的流程框架也是数据治理的重要工作。数据治理流程主要包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。
4、绩效管理
数据治理考核是保障数据治理制度落实的根本，是一种正式的员工评估制度，通过系统的方法、原理来评定和测量企业员工在一段时间内数据治理相关的工作行为和工作效果，进一步激发员工的积极性和创造性，提供员工的数据治理责任心和基本素质。
5、标准体系
数据标准是实现数据标准化、规范化的前提，是保证数据质量的必要条件。数据标准一般分为元数据标准、主数据标准、交易数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。数据标准管理是规范数据标准的内容、程序和方法的活动，分为标准制定、标准实施和控制、标准修订等。
6、质量体系
数据质量是指数据的适用性，描述数据对业务和管理的满意度。数据质量主要指数据的准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性六个方面。数据质量管理是对数据的分析、监控、评估和改进的过程。包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性，提高数据对业务和管理的满足度。重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力。
7、安全体系
数据安全管理是为了确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据被适当访问。通过采用各种技术和管理措施，保证数据的机密性、完整性和可用性。数据安全体系框架通过3个维度构建而成，包括政策法规、技术层面和安全组织人员。数据安全治理体系框架在符合政策法规及标准规范的同时，需要在技术上实现对数据的实时监管，并配合经过规范培训的安全组织人员，构成了数据安全治理整体架构的建设。
