随着数据成为经济价值创造的无处不在的来源，公司需要一个端到端的由数据驱动的价值创造流程，该流程围绕业务与业务主管以及数据和分析团队进行沟通并使其保持一致，以释放公司数据的业务价值。
数据驱动的价值创造飞轮在很大程度上依赖于高质量、准确、完整、无偏差的数据。数据治理是确保高质量数据并且易用的过程，以便在组织内实现数据共享，同时遵守与数据安全和隐私相关的任何法规。通过实施必要的安全措施，数据治理策略可确保数据保护并最大限度地提高数据的价值。没有有效的数据治理可能会导致违规行为和罚款、数据质量差、影响业务决策、查找正确数据的问题、AI模型训练不足、分析延迟、错失机会，进而影响业务价值创造。
1 什么阻碍了充分利用数据
1.1 数据保护主义
人们普遍倾向于趋利避害，隐藏对自己不利的信息，对“己”是有利的。企业组织结构各层级的管理者这样做是为了不散布恐慌和不丧失业务竞争优势地位，而基层员工是担心失去工作。因此，公司或组织活动中不利的一面可能会在很长一段时间内保持隐含。
1.2 数据污染蔓延
在数据流转过程中，错误的数据的很容易被淹没，如果不从源头解决它，它就很容易通过渠道扩散，这就好比长江，上游污染了，下游想清亮是不可能的。例如，其中一名员工在报告中犯了一个错误，并指出了错误的数字。如果没有及时注意到这一点，它们将被许多其他实体复制，这些实体认为它们是可靠的。
1.3 信息交流延迟
如果数据存储在不同的地方，并且没有统一的数据资产目录，那么在正确的时间检索它，可能是一项艰巨的任务。
以前，组织每个部门的数据存储在许多文件夹、桌面和保险箱中，并不总是能够在及时找到它们；现在的问题是缺乏一个清晰透明的系统来统一分发信息。在这种情况下，员工可以知道此信息存储在某个地方，但他们需要到不同的地方找到它，也无法快速、确切地了解它的上下文。
2 数据治理有哪些好处？
2.1 统一语言
数据治理允许跨部门的团队成员定义业务术语、业务规则、指标口径等，以便组织中的每个人都使用相同的语言。通过创建这种共享语言，组织可以建立共识并利用相同、一致和可信的信息。
2.2 有利于协同
数据治理通过明确角色和职责，可以消除混乱，并使数据流程和协作易于遵循。
2.3 使数据有意义
数据治理为组织的数据提供上下文。它使团队能够组织、记录和评估数据资产的质量和价值。通过定义术语、建立控制措施、确定职责等，数据治理可确保所有团队成员都拥有信任数据、访问数据并开发有价值的见解所需的元数据。
3 为什么未来数据治理的重要性会增加？
不可否认，数据治理将继续存在，原因很简单，越来越多的企业正在数字化转型，但要从数据中获得最佳分析，您需要使用组织中的每个成员都可以信任的组织良好的、干净的数据。
数据治理的重要性将随着时间的推移而增加，因为组织必须考虑以下几点：
1、产生更多的数据，数据量现在已经成指数级速度增长，业务数字化转型必将产生更多的数据
2、数据变得更加复杂，数据来源不同，时序数据、半结构化数据和非结构化数据变成主要治理对象
3、更多技术进入市场，边缘计算、数据编织、数据分析自动化技术将被采用
4、数据“包袱”越来越重，因为基数在变大，数据增速会越来越快，这必将带数据存储、计算和维护成本增加，无用信息必须进行有效治理。
5、必须遵守的法律法规越来越多，数据要素化和数据流通必将促进数据相关法律的健全
任何需要可靠数据来提出准确的数据驱动的前瞻性组织，都必须考虑数据治理如何帮助他们实现目标。
4 跟上变化的步伐
请记住，数据治理不仅仅是一次性项目或项目群，数据必须是常态的。数据治理需要随着公司和市场格局的发展而发展。始终如一地检查业务用户不断变化的需求，投资自动化数据治理技术，紧跟行业趋势，牢记数据治理对于加速数字化转型的重要性。
