何為數據治理

治為整治，關注數據質量，保障數據穩定性、準確性，合理控制數據的生命周期，降低成本。理為梳理和管理，數據的基本信息、狀態、關聯關系等，目標是搞清有哪些數據、從哪來到哪去，最終用到什么地方。所以，數據治理是一個過程，是一個從混亂到有序的過程。以服務組織戰略目標為基本原則，通過組織成員的協同努力，流程制度的制定，以及數據資產的梳理、采集清洗、結構化存儲、可視化管理和多維度分析，實現數據資產價值獲取、業務模式創新和經營風險控制的過程。

數據治理的目的

數據治理的目的在于確保數據的質量，可用性，可集成性，安全性和易用性。

隨著數字化轉型速度加快，政府、企業的數據量得到爆炸性增長。據相關報道，2020年，我國數據總量有望達到8000EB，占全球數據總量的21%，成為名副其實的數據資源大國和全球數據中心。

面對如此龐大的數據，如何打通數據，消除數據孤島，做好數據治理，挖掘數據價值，更好地利用數據已經成為政府、企業數字化轉型的關鍵。

以前海數據城市經濟大腦為例，通過已有數據資源，運用大數據分析手段，實現全面、直觀的感知城市經濟和城市運行管理狀態。對于城區發展的重點方向和重大問題按專項領域進行專題分析，通過搭建科學的指標體系和分析模型，準確地進行預警和預判，為城市管理的精準施政提供決策分析，為城市治理的科學高效和協同治理打下基礎，全面實現一屏感知全局。賦能地方傳統產業轉型升級，助力地方政府數字化治理、數字化決策。

數據治理的意義

數據治理就像淘米一樣，以前淘米淘的其實是米中的砂石和雜質。現在的米都很干凈，淘米是為了獲得更好的口感，目的與意義就完全不一樣了。

在數據質量國家標準《GB/T 36073-2018》數據管理能力成熟度評估模型中定義，應該從數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據生命周期、數據應用、數據質量、數據安全等八大方面進行評估。

數據治理要了解政府、企業的需求，并按照從上而下的策略進行開展數據管理的現狀調研，摸清楚數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況，從而更好地對數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范。通過統一數據標準，制定合理的數據治理流程和制度，規范數據生產供應。通過提升數據質量、控制數據安全，不僅有利于提高政府決策的科學性,也有利于推進政府的數字化轉型，讓數據發揮出最大的效益。

前海數據專注于為各級政府、各類企業提供涵蓋數據歸集、治理、分析和應用的數據運營服務。公司深入研究自然語言處理、機器學習推理及自主學習等核心數據技術，致力于促進數據內容的智能化生產、精準化推送，幫助用戶更便捷、迅速地發現問題和分析問題，支持政府和企業精準決策，實現數字賦能，善政興業。

編輯：jq