大数据时代，我们将面临数据治理的新阶段

, 通过提供不断创新的数据服务, 为企业创造价值。[1]

DGI(Data Governance Institute，数据治理研究所)认为，企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要经过仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性，确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。

总体来说，数据治理的目标就是提高数据质量，将数据价值最大化。具体而言，数据治理的任务包括以下几点[1]：

• 构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系;
• 建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系;
• 打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系;
• 构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系。

为何数据治理如此重要?

分析机构BARC在一项研究中对全球378家公司进行了调查，96%的受访企业认为，数据治理已经不可或缺，而且未来将继续在企业中发挥核心作用。调查显示，合规性(64%)、更有效地使用数据(54%)，以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加(54%)是企业制定数据治理计划的主要驱动因素。

企业如果缺乏有效的数据治理策略，最直接的，将产生大量的“劣质”数据，这些数据的存在可能会带来更大的风险，更高的管理成本，更低的工作效率等等。甚至于，在数据分析如此盛行的当下，劣质数据将对企业决策产生消极的影响——错误的数据，得到错误的结果。

制定良好的数据治理计划，所带来的优势是非常显著的，主要有：

• 企业将获得更干净、质量更高的数据，为进一步的数据活动打好基础
• 标准化的数据资产管理方法、流程和策略，将有

（编辑：周口站长网）

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