数据治理的两个目标：一个是提质量，一个是控安全。通过业务流程优化，规范数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期，使得数据在各阶段、各流程环节安全可控，合规使用。

数据治理治的是“数据”吗？

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。

数据可以分为两个部分，一是数字，二是文字。数字是没有意义的抽象符号，数据是有意义的数字。文字表意，数字表量，当两者结合起来，数据就产生了。

在我们的生活和工作当中，数据无处不在。对企业来讲，有很多数据是无关企业重大利益的数据，是没有治理的必要的。数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。正如北大教授王汉生先生所说：“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。"

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为什么要实施数据治理？

在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，对于部分行业，信息化还处于刚刚起步的阶段。但我们可以从金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业领域总结出规律：企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大阶段，也由此导致：

数据质量参差不齐IT 系统孤岛化，数据流通受阻数据治理到底应该怎么治？

数据到底怎么治，这确实是一个宽泛的话题，首先是要明确治理的内容。针对不同的治理内容采取不同的数据治理策略。

需求调研，摸家底：理解企业的战略，并按照从上而下的策略进行开展企业数据管理的现状调研，摸清楚企业数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。该阶段的工作目标是确定数据治理项目的目标和范围，评估数据治理成熟度，确定改进内容和方向并与客户达成共识。梳理数据，建标准：按照业务主题进行数据资产的梳理，并制定数据资产的标准。优化流程，定制度：对于企业而言，数据来源于很多方面，内部数据如财务、人力、供应链、生产、销售等。数据来源广、数据量大，需要对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。通过统一数据标准，制定合理的数据管理流程和制度，规范数据生产供应的过程。搭建平台，接数据：数据治理平台的搭建要根据不同的客户需求搭建不同模块。将各种来源、各种类型的数据，通过数据集成工具将这些零散的数据整合在一起，纳入统一的大数据平平台或数据仓库中，这一过程需要符合数据治理平台定义各种数据标准、质量规则、安全指标。

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通过实时监控、数据可视化和智能分析为企业提供了高度透明的生产管理平台，实现生产过程的即时透明和高效管理。这一创新工具不仅在提升生产效率、降低成本方面取得显著成就，更将数字化创新融入制造业的核心，为未来的智能制造描绘了引人瞩目的图景。

这里可以选用图扑 HT 数据可视化监控平台进行数据治理，通过实时监控和数据可视化，提供对生产过程的全面透明度，使管理层能够即时了解生产状态、关键指标以及潜在问题，从而实现迅速决策和灵活调整生产计划的能力。

通过深度数据分析，帮助企业优化生产流程、提高效率，降低生产成本，实现资源的精准配置。

通过预测性维护和设备状态监测，减少了设备故障的风险，一定程度地提高了设备的可用性和寿命。

建立指标，提质量：提升数据质量是企业数据治理的重要目标，也是企业进行数据分析挖掘、业务管理和决策的重要基础，只有建立完整的数据质量体系，才能有效提升企业数据整体质量，从而更好的为业务服务。

所以说数据治理项目不是为了治理数据而建设的，而是配合大数据平台、数据仓库、数据分析挖掘等项目，通过提升数据质量、控制数据安全，让数据发挥出最大的效益。

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