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　　數據治理被定義為幫助組織管理其內部和外部數據流的數據管理流程和程序的集合。它使人員、流程和技術保持一致，以幫助他們理解數據，從而將其轉化為企業資產。目前，數據治理已成為企業數字化轉型的基礎環節。

　　數據治理的必要性

　　隨著業務發展,各個公司對數據應用的越來越多,數據也隨著業務快速增長。同時，也帶來了數據存儲、數據模型的建設、數據質量、使用規范等方面的各種問題，如繁雜的數據結構,數據冗余、數據孤島等。

　　鑒于數據已成為新的生產力，且數據治理體系已成為新的生產關系的典型代表，數據治理問題迫在眉睫。這就要求企業以數據為對象，在確保數據安全的前提下，建立健全規則體系，理順各方參與者在數據流通的各個環節的權責關系，形成多方參與者良性互動、共建共治共享的數據流通模式，從而**限度地釋放數據價值，推動數據要素治理體系現代化發展，最終達到賦能企業業務發展的目的。

　　數據治理的重要性

　　今天，數據在推動業務增長方面的力量是眾所周知的。**的數據治理使企業能夠從他們最寶貴的資產中獲得**的利益。有了高質量的數據，企業就能獲得更好的商業決策的洞察力，并提**率和生產力。

　　對于企業來說，數據治理的重要性主要體現在以下三個方面：

　　1)幫助企業及時調整數據戰略，減少數據管理成本;

　　2)通過數據治理，重新調整當前的組織角色和責任、結構和工具，使工作流程更加合理，減少冗雜消耗，以經濟的成本及時產生有意義的業務洞察力;

　　3)保護企業免受不良和不一致的數據可能帶來的合規和監管問題。

　　數據治理的重要性有哪些.中琛魔方大數據平臺表示數據質量治理是一個長期的、持續性的工作，不可能期望一蹴而就。在治理過程中，需要不斷優化質量短板，夯實質量基石。設目標、定責任，積極配合與行動，充分利用平臺工具，共同建設一個數據烏托邦，讓數據創造真正的價值。