什么是数据治理？
治理就是补救，关注数据质量，保证数据稳定性和准确性，合理控制数据生命周期，降低成本。为了整理和管理数据的基本信息、状态和关系，目标是找出哪些数据是可用的，从哪里来，最后用在哪里。所以，数据治理是一个过程，一个从混沌到有序的过程。基于服务组织的战略目标，通过组织成员的协同努力、流程体系的制定，以及数据资产的整理、收集和清洗、结构化存储、可视化管理和多维度分析，实现数据资产价值获取、商业模式创新和业务风险控制的流程。
数据治理的目的
数据治理的目的是确保数据的质量、可用性、集成性、安全性和易用性。
随着数字化转型的加速，政企数据量呈爆炸式增长。据相关报告显示，2020年，中国数据总量有望达到8000EB，占全球数据总量的21%，成为名副其实的数据资源国和全球数据中心。
面对如此庞大的数据量，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据，成为政府和企业数字化转型的关键。
以前海数据城市经济大脑为例，通过现有的数据资源，运用大数据分析方法，实现对城市经济和城市运营管理状况的全面直观感知。按专业分析城市发展的重点方向和主要问题。通过构建科学的指标体系和分析模型，精准预警预测，可以为精准城市管理提供决策分析，为科学、高效、协同的城市治理奠定基础，全面实现一屏感知全局。赋能地方传统产业转型升级，帮助地方政府进行数字化治理和数字化决策。
数据治理的重要性
数据管理就像淘米一样。以前淘的其实是大米里的沙子和杂质。如今，大米很干净。淘米是为了得到更好的口感，目的和意义完全不同。
在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评价模型中定义，应从数据策略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量和数据安全八个方面进行评价。
数据治理要了解政府和企业的需求，按照自上而下的策略调查数据管理现状，摸清数据资产分布、数据质量、数据管理现状和数据应用需求，更好地规范数据产生、采集、加工、处理和使用的流程。通过统一数据标准，制定合理的数据治理流程和制度，规范数据生产和供应。通过提高数据质量，控制数据安全，不仅有利于提高政府决策的科学性，也有利于促进政府的数字化转型，使数据发挥最大效益。
前海数据专注于为各级政府和各类企业提供涵盖数据采集、管理、分析和应用的数据运营服务。公司深入研究自然语言处理、机器学习推理、自主学习等核心数据技术，致力于推动数据内容的智能生产和精准推送，帮助用户更方便快捷地发现和分析问题，支持政府和企业精准决策，实现数字化赋能和良好治理。
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