数字化以及数据的飞速增长，让企业不约而同的选择了数字化转型，意义在未来数字化市场抢先站稳脚跟。但数字化转型的门槛是很高的，就那核心要素数据来说，大部分企业无法保证数据质量，强行数字化转型只会导致失败，必须要把数据治理放在第一位，提高数据质量，企业才有成功数字化转型的希望。

数据治理不是简单的技术或者软件应用，而是一套完整的成体系的系统级工程，需要企业高层管理动员企业全体员工，共同朝着数据治理项目发力，才能在日常的业务流程、经营管理过程中一步步提高数据的质量，避免数据出现问题。

数据治理的建议

1、组建强有力的数据治理团队

数据治理是针对企业的系统级工程，在实施过程中会牵涉企业的各个部门以及全体员工，需要有足够的权限、高层的关注、资深的经验技术以及强大的执行力。企业高层管理人员应该组建一支对数据治理有足够认识，在企业中有足够工作经验，有充足管理经验的数据治理团队，并在幕后持续进行关注，给予足够权限，保证各部门员工配合，共同推进完成数据治理行动。

2、培养数据驱动的文化

上面提到数据治理是一项需要全体员工配合，共同实施完成的系统级工程，这么庞大的行动不只是一个团队、或是依靠强制手段就能完成的。想要成功实施数据治理，最好的方法就是建立数据驱动的文化，创造数据培养、数据治理的良好企业氛围，通过培训、讲座等形式让员工明白数据与业务、技术、管理等是相互促进，共同发展，能够提升自身工作质量和工作效率。

3、开展企业信息化建设

很多时候，企业实施数据治理过程中，步履维艰，一步一步前进的十分困难，这其中不一定是团队和文化建设没做到位，还有可能是没有好用的工具来辅助。有一句古话说的很有道理“工欲善其事，必先利其器”，企业在开展数据治理的过程中，可以使用ERP、OA等业务系统实现业务的线上化、平台化、远程化以及标准化，自动沉淀业务数据，之后通过商业智能BI，利用ETL数据处理和数据仓库储存高质量数据，提升数据治理效果，完成高质量数据的价值转换。

数据治理的挑战

1、数据安全风险

数据治理不知意味着提高数据质量，也代表着数据规范的建立，在企业日常经营管理中，每个部门每个员工在日常交流、业务沟通以及数据传输时都有数据安全的风险。一旦数据出现问题，被企业内外人员复制，传播到互联网或其他企业，很有可能导致企业机密数据泄露，影响市场发展。

2、职权不明风险

数据治理是系统级工程，需要数据治理团队有很高的权限，但权限也有可能出现问题，例如企业高层管理人员给予了数据治理团队在会影响到数据的相关业务上的最高权限，但在处理实际问题时，哪方面具有最高权限就有了操作的空间，而给予在企业全方位的权限，又很容易导致职权过高，影响到其他部门的业务发展，干涉研发生产等关键环节发展。

• 袋鼠云在大数据领域深耕7年，拥有丰富的大数据平台建设经验和成熟的产品体系，想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs

  同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack