随着现代信息技术的不断进步和数字化的日益深入，数据治理已成为众多行业焦点议题的核心所在。在企业管理、教育、科研、图书馆服务以及保管等关键领域，数据治理的重要性愈发凸显。本文将着重探讨企业层面的数据治理实施及其模式。
一、企业数据治理的重要性
企业数据治理作为数据治理的源头，旨在通过评估、指导及监督企业数据管理与利用过程，以及推动数据服务的创新，来促进企业价值的再创造。它涉及多个关键模块，如数据规划、开发及质量管控等，这些模块协同工作，共同实现数据的有效治理和价值最大化。
二、企业数据治理的工作步骤
是规划与设计阶段。这一阶段作为企业数据治理的起点，涵盖了数据集成规划、开发规范制定、业务对象识别及数据标准制定等任务。这些准备工作为企业数据治理奠定了坚实基础。
进入开发与实施阶段。在这一阶段，企业需进行实际的数据集成操作，包括批量和实时数据的接入。遵循既定的开发规范，进行脚本/作业开发和数据模型制定，从而形成数据资产和主数据资产，并建立数据安全机制。
是质量管控与服务阶段。这一阶段致力于设定数据质量标准和目标，并开展相应的质量改进和管控工作。还涉及设计和实现数据服务，进行生命周期管理，确保数据在整个生命周期中的质量、安全和可用性。
三、企业数据治理的常用模式
在企业进行数据治理时，可采取以下几种模式：
1. 集中式模式：此模式下，企业的团队或部门负责掌控数据治理的责任和权力。他们负责制定和执行数据治理的策略、规则和流程，并监督和审核数据的使用和管理。
2. 分散式模式：在这种模式下，数据治理的责任和权力被下放到各个业务部门或团队。各部门或团队管理自己所拥有的数据，并制定和执行相关的数据治理规则和流程。
3. 大规划模式：此模式从数据应用规划入手，对当前治理现状进行梳理，规划未来发展方向。它要求企业全面了解业务现状及未来愿景，通过对现状的盘点和对未来需求的规划，在应用场景的范围内规划数据的现状和未来发展。