做好数据治理是国家和组织在数字经济新阶段和数字文明新时代中所必然面临的关键课题。到2035年，我国要基本实现国家治理体系和治理能力现代化，参与国际经济合作和竞争新优势要得到明显增强。数据治理作为国家治理体系的重要组成部分，作为国际合作与竞争中的核心议题，将发挥越来越重要的作用。
然而，在实际的大数据治理平台的建设过程中，经常存在这样的问题：
数据标准难以落地，标准往往成为“纸上谈兵”，技术部门与业务部门以及不同的部门之间出现“鸡同鸭讲”，沟通效率低。
大数据模型设计能力弱，未站在企业全局视角整体进行规划，无法满足业务的迅速增长需求，往往过几年又需要进行模型重构“推倒重来”。
数据质量不高，无自动化的质量管理能力，陷入反复核查的质量困境。
数据运维复杂度高，数据时效性差，依赖人工高强度值班，缺乏自动化智能化的手段。
而这些问题，往往成为大数据平台建设中的“绊脚石”，大数据平台能力建设看似“火热”，实际一团“乱糟糟”，人力投入越来越大，陷入持续的优化、问题核查等循环中，影响到数据能力的使用。
数据治理的视角
不同角色对数据治理的视角不同。比如，管理者或者是责任者的视角，他们可能会考虑如何去制定一些治理的目标，如何能够让组织、团队来去完成这些治理的指标；他们可能会关注于这个目标什么时候能够完成、进度如何；他们也会思考，当他们真得去做了这些治理之后，些数据或者资产是否能够持续健康。
而从执行者的视角上，则要考虑有数据治理目标下达之后，我该如何去做；我自己有哪些资产，资产有什么问题；我去做治理的时候，怎么样能够提高治理效率；我能不能及时发现数据资产的问题，并快速治理。
数据治理流程链路
因此在整个数据治理的流程中，遵循如下几个步骤：
第一：我有什么？比如我的计算任务，资产的存储，质量的一些规则，SLA的承诺或者一些异常报警，哪些是属于我的。
第二，清晰知晓治理目标。要知道我要去治理什么，从哪些开始下手，哪些资产是有问题的，我的一些规则是否是设置的合理的。
第三，怎么治理。比如在面临一个具体的治理问题，别人是如何治理的，他们是不是有一些相关的经验可以借鉴；在具体的实施过程里，如何去提效治理。
第四，衡量治理效果。也就是我们的治理是否达到了一些目标，或者获得了哪些收益。
最后，总结与复盘。做完了整个治理链路流程之后的总结，如经验总结、问题归纳等等。
利用数据治理平台所覆盖的从标准、设计、采集、开发到使用，再到交付和运维的全数据治理流程，帮助组织实现一站式数据治理运营 服务，可满足数据共享交换、数据开发、数据运营多种应用场景，并通过构建数据工厂，实现数据治理的标准化、流程化与组件化。
