随着大数据时代的到来，为解决系统孤岛的现象，现如今各行各业都在进行大数据平台的建设，都想通过大数据的能力实现数字化转型，而数据治理作为实现企业数据价值的第一步，也就越来越被重视。
数据治理的现状与痛点
企业已经认识到数据价值的重要性，纷纷通过数据治理活动来挖掘数据的价值，提升数据管理水平。但还是存在很多问题，主要有6个方面：
1、对数据治理概念的理解还是比较模糊。往往只关注了数据治理中的某些环节，没有形成数据治理闭环。
2、数据治理工作没有总裁办、风险管理等部门参与。导致数据治理面临沟通协调困难，治理效率低下和效果不明显。
3、没有建立统一的数据质量体系、方法和规范。
4、在数据治理落地实施、绩效评价等方面还没有专门的标准来指导。
5、缺乏可行有效的监督、考核、评价机制，数据治理工作无法常态化。
6、缺少配套的数据标准工具，支持数据标准落地。
数据治理的价值
为什么要做数据治理，数据治理解决的是什么问题？价值是什么？首先我们需要解决跟老板汇报的问题。
在对很多企业数据治理的痛点与最终创造的价值进行收集整理后，我们从四个层面总结了数据治理的价值，供大家参考：
一、信息价值。数据系统的基本使用保障，避免高层或者业务方需要看业务指标时无法看数，无法做出运营决策。或者一个指标在不同地方出现不一样的结果，口径、范围等不对齐导致的内部信息传递异常。
二、风险控制。规范的权限控制，对不同部门、不同层级的员工进行精准和一致的页面、数据表、任务权限管控，在保障必要的看数需求的同时，也避免数据泄露，满足内部风控部门要求。
三、成本控制。出现服务器性能瓶颈，最快速有效的方式就是服务器扩容，但扩容有成本，大多数企业都不能接受无限制的扩容，数据治理本身也是在做服务器的成本管控。
四、业务价值。数据治理最大的价值所在。我们发现如果一个企业的数据开发都在IT/数据部门时，往往不会存在数据乱、需要治理的情况。需要治理的情况很多都出现在开发能力往业务团队渗透的阶段，也叫业务推广期或者业务自助分析期。这个阶段不只释放了数据部门同学的人力，也是数据价值飞跃的阶段，业务同学会全面基于数据结论来指导运营决策，甚至去自发地基于自己的业务问题，做更多的数据探索和深度挖掘。在这个阶段做数据治理，保障数据的稳定和规范化的使用，本身就是在极大程度地创造数据的业务价值。
