當今，數字化轉型正在各行業快速發展，以數據、流量、知識為主的的數字經濟時代到來，數據在其中的重要性不言而喻。然而企業面對每時每刻產生著大量的且格式多樣化的數據，企業管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪里來？我們能相信這些數據嗎？數據之間有什么樣的關系？誰能理解這些數據？

　　這一系列問題是都是由于數據零散化存放造成的。因為基于數據作分析，首先需要數據的聚合，但由于生產系統和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統一，因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。因此大數據治理就成了數據問題的解決之道。

　　大數據治理是指對數據資產的管理活動行使權力和控制的活動集合。起著指導其他數據管理職能如何執行的作用，它通過制定正確的政策、操作規程，確保以正確的方式對數據和信息進行管理。以下是大數據治理的四個核心要素。

　　明確數據治理責任，建立組織

　　數據出了問題，到底是誰的責任？因為數據主要是IT系統產生的，所以一直以來，解決數據問題都被認為是IT部門的職責。而IT部門也飽受其苦，數據定義和業務規則，業務部門最清楚；數據錄入，業務人員負責；數據使用，業務人員是用戶；數據考核，業務部門有權力……但實際上，要切實解決數據問題，開展數據治理工作，就必須先清楚一點：數據治理，是業務部門和IT部門共同的職責。數據治理/管理領導小組設在信息化領導小組之下，可以單設，也可以是信息化領導小組的一個職責，數據治理部門可能是實體部門，也可能是由牽頭業務部門和IT部門聯合組成的虛擬團隊。

　　管理出成效，制度是保障

　　大數據治理需要管理和制度的有力支撐，可結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度等。

　　數據規范：沒有規矩，不成方圓

　　數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準，為評估企業數據質量，并且為手動錄入、設計數據加載程序、更新信息以及開發應用軟件提供的約束性規則，數據規范一般包括數據標準、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。

　　選擇合適的大數據治理工具

　　工欲善其事必先利其器，大數據治理的落地開展離不開工具的支撐。大數據治理工具一般分為兩類：一類是單個工具，另一類是集成平臺，用于不同的階段、場景和客戶。其中，單獨工具有：元數據、數據質量、主數據等，集成平臺包括數據資產管理、數據治理平臺、自助服務平臺等。

　　利用數據治理軟件主要解決企業不同來源數據集成過程中遇到的問題，需要數據治理軟件能夠為企業提供統一的元數據集成、數據標準管理、數據模型設計、數據質量稽核、數據資產目錄、數據分析服務等能力。