而在这个“数据价值化”的过程中，数据治理扮演了关键角色。对于众多企业来说，数字化转型的核心工作几乎都是围绕数据治理展开。通过数据治理，企业能够将“业务数据化”的阶段跃升至“数据业务化”的新高度。
那么，何为数据治理呢？
数据治理（Data Governance）是一套对数据资产进行管理和控制的综合性活动。它涉及计划、监督及执行等环节，囊括了架构与规章制度、数据标准、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据集成等多个维度。这些环节与管理的协同作用，共同推动了企业数据的有效利用。
与制度的基石
在数据治理的体系中，解决“权责”问题是核心。这包括明确谁负责数据的治理工作，谁拥有数据的使用权。通过定义数据质量的标准、发现和纠正数据问题等措施，确保每一项数据治理活动都能得到有效的执行和监督。
数据标准的制定
企业需规划数字化发展的路径，明确数据如何支撑业务的发展和战略的实现，从而制定出合理的数据标准。这些标准在数字化的逻辑中面向未来，确保数据能够精确地反映业务的实际情况，为企业的发展提供强有力的支撑。
其他关键领域
元数据管理、主数据管理、数据质量管理等都是数据治理的重要组成部分。元数据为数据资源提供了业务和系统的上下文解释，主数据是连接各类数据资源的枢纽，而数据质量管理则确保了数据资源的质素满足业务的需求。
实现数字化转型的终极目标
通过这些细致的数据治理工作，企业能够将原始的数据转化为推动业务发展的强大动力。从数据的收集、存储、处理到分析和共享，每一个环节都为企业的数字化转型奠定了坚实的基础。