在技术不断迭代升级以及企业自身转型需要的多重影响下，行业、企业的数字化转型脚步逐年加快，由此也衍生出了大量数据。据IDC测算，预计到2025年，中国产生的数据总量将达到48.6ZB（泽字节，简称ZB，1泽字节约等于10万亿亿字节），占全球的27.8%。 与此同时，随着数据积累的愈发丰富，如何利用、管理和挖掘这些海量数据...

IDC发布的《中国数据治理市场份额，2021》报告显示，中国数据治理平台市场2021年规模达23.9亿元...报告将数据治理市场分为数据治理平台市场以及数据治理解决方案市场，数据

要真正把数据作为企业有价值的资产来管理，就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。财务功能由多个核心业务流程组成，如应付账款、应收账款、工资和财务计划等。那么，要把数据治理当作业务功能来管理，数据治理的核心业务流程有哪些呢?

发现流程获取组织数据生命周期的当前状态、相关业务流程、组织及技术支持能力，以及数据本身的状态。充分利用从这些步骤得到的启示，定义数据治理策略、优先级、业务实例、政策、标准以及最终的未来愿景。此流程以“发现驱动定义”的形式与定义流程阶段迭代并行，同时，定义流程使发现流程更有重点和针对性。

应用流程的目标是执行数据治理，并确保数据治理与发现和定义流程阶段获取的所有数据治理政策、业务规则、管理流程、工作流程、跨职能角色及职责相符。

文章以数据产品经理老曹和数据开发工程师大熊对话的这则小故事，来给大家科普一下，数据治理到底是怎么去弄呢？ 最近，前同事老曹跳槽到去了一家初具规模的互联网公司，作为刚入职公司的第一位数据产品经理，在数据质量这块，明显感觉到了前所未有的焦虑和心酸： 数据分析师翠花： 老曹，今天的数据又没有产出，咋回事啊？我还忙着写分析报告...

数据治理构架层面的人员致力于技能和责任，而组织协调层面则侧重于各级部门之间的工作关系。在开始数据治理之旅时，很多企业在企业现有构架内实现决策责任、资源分配和职责分配，当然，早期的商业价值和企业动力都以这样的方式传递。但是，要真正把数据治理看作一个整体，努力为跨企业的多个部门带来利益时, 目前你的组织结构势必要去适应它。

衡量和监测流程1)获取和衡量数据治理和管理工作的有效性及价值;2)监测是否与定义的政策和规则相符，有无异常;3)使数据资产及其生命周期透明并可审核。

定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程和衡量策略。此流程以“发现驱动定义”的形式与发现流程阶段迭代并行，同时，定义流程使发现流程更有重点和针对性。

当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么?就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。

有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人们带来困扰和影响。随着人工智能和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。

数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有问题，大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜，数据有问题，数据分析师得出的结论自然也就不可靠，再好的数据分析方法论也只是建立在失真的数据基础上，苦心构建的数据体系当然也被白白浪费了。