为什么需要数据治理?

虽然数据治理已经在⼤众的普遍认知⾥有了⼀定的概念，但是为什么⼀定要重视数据治理，相信很多⼈还是不能深层次的说出⻔道来。今天通过⼏个⾏业来说明⼀下。

⽐如租赁业，数据是资产已经毋庸置疑，但是很多租赁公司其实并不了解⾃⼰有哪些数据，能够带来什么价值，需要通过什么⼿段或者⽅法去挖掘数据中的价值，因为不懂所以数据质量差，直接影响就是业务判断，等到企业明⽩数据的重要性时，开发数据不⻬全，缺少统⼀标准，协作不契合都会影响数据作为资产发挥其价值。

这时候就需要对数据进⾏治理，来帮助企业实现资产价值的提升。⾸先肯定是需要建⽴组织，制定标准，完成数据的组织构架，出台数据管控制度和考核制度，以实现数据标准系统华管理，有了框架再来精细化拆分⽬标，完成企业级数据仓库，建设管理驾驶舱及报表系统，在此基础上⼀⽅⾯夸⼤数据治理范围，另⼀⽅⾯优化数据模型，深挖数据价值，实现⽤数据说话、⽤数据决策、⽤数据管理、⽤数据创新”的经营⽬标。

例如能源⾏业，记忆⻛电⾏业为例吧，其分布区域⼴，设计硬件多，不仅要求有智能数据，还要求有⼈为数据，⼆者相结合，相互制约相互成就，虽然这类型企业都已经拥有业务系统、ERP或者供应链，但仍然⾯临着如下问题。

各个部⻔都希望通过数据来解决管理或业务的发展问题，但是现有的报表展现不⾜以满⾜分析需求，数据分散，数据孤岛的现状，缺少横向数据关联分析，纵向缺少数据挖掘，甚⾄数据的安全和保密也⽆法做到⽇常的防护和管理，单单只依靠IT部⻔⼀⼰之⼒，⽆法同意数据标准和数据连接性。

所以数据治理的⽅向就应该是优先解决对企业各⽅位的数据集市的建⽴，实现业务⼈员⾃助取数分析，建设数字化运营场景，通过智能化，⾃动化减少运营成本，降低安全⻛险，提升企业市场竞争⼒。

基于以上举例，我们呢可以清洗的看到数据治理在不同⾏业中的必要和必⾏性，企业做数据，更重要的是解决应⽤和应⽤间的信息共享问题，尤其是⼤的业务域和业务域之间的信息共享。只有把数据连接起来，它才能发挥更⼤的价值，消除数据孤岛。

所以说，在数字化转型中，⼤数据治理是⼀个基础。企业通过⼤数据治理，才能为业务提供智能化的数据⼯作环境。

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