数据治理是企业数字化转型中的关键一环。为了让业务用户在数据分析与应用中能够方便地获取高质量的数据，企业必须首先开展数据治理工作，让数据反应真实的业务状况，并在此基础上基于数据对企业经营管理中的各类问题进行定性及定量地分析。
数据治理工作的开展需要企业充分考虑其业务需求，并进行系统规划和长期运营。然而，很多企业以往的数据治理会从单一目标出发，如配合顶层规划、数据平台建设，以及局部的专题治理等要求而进行，导致数据治理的实际效果并不理想；与此同时，当下政策环境、行业需求差异等因素，也给企业今后开展数据治理的模式带来了新的变化和要求。
基于以上背景，本报告梳理总结了一套针对企业的业务和分析需求，可以帮助企业高效实现数据价值的数据治理建设方法论。其根本目标是从企业业务视角出发，为企业打造一体化的业务流、信息流与数据流，让数据尽可能地还原企业的业务事实，从而更好地实现对业务过程及结果的监控。
一、数据治理的目标与价值
1.数据治理的定义
根据Gartner的定义，数据治理是指在数据创建、评估、使用、控制等数据管理活动过程中，对组织内相关部门和人员权责的一系列规范和要求，包括了流程、角色、制度、标准等方面内容，以保障组织能够通过高效地使用数据实现其目标。1
2.数据治理的目标
在企业或机构进行信息化和数字化建设的过程中，由于各部门的信息系统往往是分散建设，缺乏对数据进行统一的管理，导致出现了数据孤岛、管理职责混乱，数据标准和数据指标不一致，以及数据不完整、数据错误等质量问题。
数据治理的整体目标即是通过体系化的机制与方法，构建和持续运营数据资产，保障数据全链路的畅通，提升数据质量，让数据资产可被信任，并易于访问和使用，从而充分发挥数据的价值，以提升组织的管理水平和业务运营效率，增强创新能力等。
此外，在部分政府强监管的行业领域，如金融、政务、医疗等，企业机构进行数据治理的目标还包括了满足行业监管要求、保障数据安全、促进数据流通共享等。
3.数据治理的价值
大量的实践表明，数据治理是将数据转变为可信、可用的数据资产的必要方法，也是支撑企业机构应用数据的基础。具体而言，数据治理主要可以为企业在数据管理和应用中带来以下四方面的价值：
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