如今，数据可谓是无处不在，因此很多人都说当今是互联网大数据时代。对于公司而言，有许多与公司的主要利益无关的数据，因此无需进行治理。数据治理与企业的重大商业利益有关，这样的数据资源可以称为“数据资产”。 数据治理不是“数据”的治理，而是“数据资产”的治理。它是对涉及数据资产的所有各方的利益进行协调和监管。那么到底什么是数据治理？数据治理前景如何？

 什么是数据治理？

数据治理（DataGovernance），是企业数据治理部门发起并推行的，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。

“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”

数据治理涉及的IT技术主题包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。

 数据治理前景如何？

数据治理已经成为城市治理的新亮点，在未来城市治理过程中要充分发挥数据治理优势作用，把握数据治理未来发展动向，实现数据治理长效化运作。

 1.更加注重多主体的协同治理

党的十九大报告从社会治理角度提出打造“共建共治共享”的社会治理新格局。在数据治理方面，政府、企业、社会组织等多元主体都应积极融入数据治理之中，充分发挥各方治理的积极性和协同性作用，构建社会协同治理共同体，真正形成社会数据治理协同合力。

 2.更加注重标准化的数据规范

数据治理中数据资源的自由流动和开放共享受到了区块分割、保护壁垒、口径等多方面影响，海量多源实时数据流的一致性和兼容性面临巨大的挑战。为了提高数据传输、计算、应用的效率和质量，因此，需要构建数据格式、数据应用、数据更新、交换接口、运营管理、数据安全、数据监督等全流程数据标准体系，确保同一数据在不同系统中保持名称、定义、分类、编码等一致性，确保元数据动态监测、授权修改、共享互联，保障数据仓的覆盖度、信效度、规范性、唯一性、全相关性，最大程度挖掘数据价值。加强全流程数据标准规范推广，定期开展标准规范应用评价、监督，推进数据标准一体化建设。

 3.更加注重智能化的应用模式

数据治理基于海量的非结构化、半结构化数据进行深度分析和数据价值挖掘，因此需要更加智能化的数据运算、数据共享、数据运维。数据治理能够快速辨别、精准锁定现实问题，依据数据访问轨迹和数据点击频率进行统计、识别，判定多样化、差异化的数据需求。建立数据分析引擎，实现数据仓横向协同、纵向联动，实施集群大数据一站式智能分析和多维分析，高效化条理化针对性查询回溯数据信息。创新数据全流程应用完全托管模式，强化数据组件、分析组件、展示组件等平台组件支撑，真正实现城市治理的智能化、智慧化。

 4.更加注重可视化的动态治理

可视化的动态治理是将数据价值以多维数据的形式表示，从不同的维度观察数据、应用数据、共享数据，提供点线面的立体化、多层次、多视角关联分析，即时推送、实时查询、智能展示数据集成图像。可视化需要满足不同使用场景、不同目标需求，具备搜索分析、联想预测、图表呈现等多重功能，清晰地呈现数据动态，精准、高效地研判数据治理新状况以及苗头性问题，形成全面感知、动态可视、精准客观的智慧决策模式。个性化匹配数据内容、数据功能和应用体验，布局个性的功能设定，以此定制能够满足特色用户需求的系统配置。真正打造可视化的数据动态治理全生命周期。

通过上述介绍，什么是数据治理以及数据治理前景如何相信大家都已经清楚了吧，想了解更多 关于数据治理的信息，请继续关注。