當今的大型企業，內部分工日趨細化，采購、服務、市場、銷售、開發、支持、物流、財務、人力等各個環節，無不每時每刻產生著大量的數據。數據的格式也越來越多樣化，包括IT系統里存儲的結構化、非結構化數據，各樣電子文檔數據等。與此同時，企業管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪里來?我們能相信這些數據嗎?數據之間有什么樣的關系?誰能理解這些數據?

零散化存放是數據問題根源
造成上述情況最根本的原因是：數據零散化存放。大型企業在不同發展階段，會根據業務需求建設很多內部IT支撐系統，比如ERP(企業資源計劃)系統、CRM(客戶服務管理)系統、財務管理系統等，這些系統的分散建設，數據割裂，造成了數據零散化存放的現狀。

基于數據作分析，首先需要數據的聚合，但由于生產系統和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統一，因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。

大數據治理將為企業提供更全面更準確的數據，屆時人類的大部分行為將可以被計算和預測，這種對社會成員的行為邏輯、社會事件的發展態勢提前作出判斷、預測和模擬，將使社會治理模式得到極大變革，從而極可能推動社會治理也由傳統的人類精英經驗治理向基于大數據的智能化治理轉型。大數據治理的五大核心要素是：

1、明確數據治理責任，建立數據治理組織
數據出了問題，到底是誰的責任?因為數據主要是IT系統產生的，所以一直以來，解決數據問題都被認為是IT部門的職責。而IT部門也飽受其苦，數據定義和業務規則，業務部門最清楚;數據錄入，業務人員負責;數據使用，業務人員是用戶;數據考核，業務部門有權力……但實際上，要切實解決數據問題，開展數據治理工作，就必須先清楚一點：數據治理，是業務部門和IT部門共同的職責。

2、管理出成效，制度是保障
大數據治理需要管理和制度的有力支撐，可結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度等。

3、數據規范：沒有規矩，不成方圓
數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準，為評估企業數據質量，并且為手動錄入、設計數據加載程序、更新信息以及開發應用軟件提供的約束性規則，數據規范一般包括數據標準、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。

制定數據標準的目的是為了使業務人員、技術人員在提到同一個指標、名詞、術語的時候有一致的含義。數據模型對企業運營過程中涉及的業務概念和邏輯規則進行統一定義。業務規則是一種權威性原則或指導方針，用來描述業務交互，并建立行動和數據行為結果及完整性的規則。元數據能夠幫助增強數據理解，可以架起企業內業務與 IT 部門之間的橋梁。主數據用來描述參與組織業務的人員、地點和事物。參考數據是系統、應用軟件、數據庫、流程、報告中及交易記錄中用來參考的數值集合或分類表。

4、數據治理活動，理論結合實踐
數據治理活動是指為實現數據資產價值的獲取、控制、保護、交付以及提升，對數據規范所做的計劃、執行和監督工作，一般包括以下活動。

數據架構管理，用于定義企業數據需求，設計實現數據需求的主要藍圖，通常包括數據標準管理、數據模型管理、數據集成架構等；數據質量管理，指通過計劃、實施和控制活動，運用質量管理技術度量、評估、改進和保證數據的恰當使用；元數據管理，指通過計劃、實施和控制活動，以實現輕松訪問高質量和整合的元數據；數據安全管理，指通過計劃、制定并執行數據安全政策和措施，為數據和信息提供適當的認證、授權、訪問和審計；參考數據和主數據管理，指通過計劃、實施和控制活動，達到保證參考數據與主數據的一致性。

5、數據治理軟件：工欲善其事，必先利其器
目前業界流行的數據治理軟件，一般也稱為數據資產管理產品、數據治理產品，主要包括的功能組件有元數據管理工具、數據標準管理工具、數據模型管理工具、數據質量管理工具、主數據管理工具、數據安全管理工具等。

利用數據治理軟件主要解決企業不同來源數據集成過程中遇到的問題，需要數據治理軟件能夠為企業提供統一的元數據集成、數據標準管理、數據模型設計、數據質量稽核、數據資產目錄、數據分析服務等能力。