随着大数据时代数据产生的价值越来越大，其数据质量问题导致了许多企业项目预期需求无法实现。如果没有数据治理，再多的业务和技术投入都是徒劳，数据治理是保证数据质量的必需手段，加强数据治理提升数据质量已成为企业提升管理能力的重要任务。
数据治理的定义
数据治理是确保有效地利用数据以支持组织实现其目标的一组策略，过程，标准，度量和角色。简而言之，数据治理是一个框架，可以帮助组织更好地管理数据资产。
它确定了负责确定整个组织中数据的安全性和质量的职责和过程。数据治理明确了授权谁在什么情况下使用哪种技术对什么数据采取什么行动。精心设计数据治理策略对于所有企业都至关重要。
数据决定着企业的未来发展，但爆炸性的数据增长也让大多数企业在数据管理上面临着诸多问题：
1.数据质量不过关
大数据下的常见数据质量问题有数据不一致、数据冗余重复、数据无法匹配、数据精度不够等问题，这些问题通常会使企业花费额外的成本。
2.数据互通性不强，缺少统一的主数据
企业发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义。每个事业部的数据就像一个个孤岛一样无法(或者极其困难)和企业内部的其他数据进行连接互动。
3.数据安全难保证
企业单位的大多数敏感、重要的数据集中在应用系统中，而每年国内外都会发生数据泄露事件，泄露的数据以亿来计，如何保障数据不被泄露和非法访问，是非常关键的问题。
4.数据价值有待释放
许多企业单位在数字化转型过程中未建立有效管理和应用数据的模式，导致工作效率并没有得到显著提升，数据价值不能有效释放，最终企业自身难以适应市场、行业、技术的不断变化，更无法使数据资产管理成为持续和动态的过程。
企业进行数据治理的好处
1.提高数据质量
数据治理要求建立规则和标准以满足企业的业务功能。数据治理活动必须在遵循规则和过程的基础上严格执行。有效的数据治理可以产生高质量的数据。随着重复数据的不断减少，数据的不一致性降低，源数据的质量不断提升，企业的数据清洗费用会不断缩减，同时，通过在业务部门间推广标准程序，也可实现数据费用的降低。
2.改善决策能力
企业对可信数据的需求呈螺旋式上升的趋势。数据治理策略和流程建立了必要的框架，用以把数据转化为业务价值。数据治理框架可以帮助企业更有效地管理数据。比如为分散于各业务部门的数据提供一致的定义，建立企业数据管理部门，监管数据质量等。数据治理框架也有助于协调不同业务部门的目标和利益，并跨越产品和业务部门提供更为广泛和深入的数据。数据治理通过开发在整个组织中统一应用的通用术语来协调对数据的理解。
3.降低潜在风险
当前企业对数据信息通常具有侵略性。为了开展业务，企业通常会在一些关键领域搜集、分析和使用有关客户、产品、业务环境变化等方面的数据信息，但是意外的数据泄露无疑会对企业的业务产生较大的负面影响。许多企业由于缺乏正确的数据治理策略导致敏感数据丢失。有效的数据治理可以为数据的访问控制、评估、管控风险、明确数据利益相关人、建立决策权分配机制等提供全面支持，这就会有助于保护敏感数据。企业通过对数据进行覆盖全生命周期的、有效的治理，可以提供更具竞争性的产品，将其快速推向市场，并降低潜在的风险，实现企业业务目标。
4.提高安全监管
安全监管是数据治理的核心领域之一，关系到数据隐私、存取管理、访问管理、信息安全控制，以及规范、合同的遵守和执行。一方面，数据治理应在业务的法律框架内进行，另一方面，数据治理政策和规则的制定应与政府和行业相关标准相一致。数据管理工作需要整个企业各个部门共同的努力，通过有效的数据治理可以降低因为不遵守法规和规范所带来的风险。在主要业务和跨业务职能间应用数据标准，为安全监管创造了一个统一的处理和分析环境。
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