什么是数据治理
各大权威机构对数据治理的定义十分晦涩、难以理解，例如，国际数据管理协会（DAMA）对数据治理的定义是“对数据资产管理行使权力和控制的活动集合”，而国际数据治理研究所（DGI）对数据治理的定义是“一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统”。这些定义都很拗口，让人望而生畏。其实，我们可以用更加简洁的方式来描述数据治理，简单来说，数据治理是“通过一系列的制度、规范、流程和技术，以确保组织的数据资源的质量可用以及安全可控的活动”。用我自己的话来讲：在数据的全生命周期过程中，一定会产生很多问题，而数据治理就是用来处理这些问题的综合解决方案。
数据治理在时间维度上，覆盖了数据的全生命周期，包括了数据的产生、采集、存储、应用直到数据销毁；在管理维度上，数据治理涵盖了战略、组织、文化、方法、制度和流程；在技术维度上，数据治理涉及了数据标准、数据模型、数据集成、数据安全等等内容。所以，数据治理一项全面的企业数据资产管理行为，开展数据治理需要多方面的配合与支持。
首先，组织的支持至关重要。数据治理需要一个明确的组织来推动治理工作在企业内部的持续开展。
其次，制度和标准的支撑不可或缺。企业需要制定并执行统一的数据管理制度和技术标准，以保障数据的一致性和可靠性。
第三，工具支撑是提高数据治理效率和质量的关键。所以，企业应该尽量采用先进的数据管理和分析工具。
最后是文化支撑。只有通过持续的培训和宣贯，才能确保企业全体员工对数据治理工作的理解与配合。