大數據時代數據產生的價值越來越大，基于數據的相關技術、應用形式也在快速發展，但在探索與數相關的開發技術、應用場景和商業模式時，并非所有項目都能取得預期效果，這其中的一個重要原因就是數據質量問題導致了許多預期需求無法實現。

如果沒有數據治理，再多的業務和技術投入都是徒勞，數據治理是保證數據質量的必需手段，加強數據治理提升數據質量已成為企業提升管理能力的重要任務。

【理解數據治理】
“數據治理”的概念可以從以下三個維度進行理解。
從微觀角度，數據治理是指個體的數據管理，即對數據的實用性、可用性、完整性和安全性的整體管理。
從中觀角度，數據治理是指公共治理，即區域和國家對其主權范圍內的數據質量、權屬、流動機制等方面的宏觀管理。
從宏觀角度，數據治理是指全球治理，即在大數據時代，以國家、國際組織、多利益攸關等為主體，對數據權利、流通、管理等方面的治理。

基于對于“數據治理”概念的理解，對于為何要進行“數據治理”的目的與原因也更加明確。

其一，大數據時代下的數據本身表現出與傳統數據不同的大數據化特點，面對具備5V 特征（數據體量 大Volume、數據類型多Variety、處理速度快Velocity、價值密度低Value、準確性 Veracity）的數據，通過數據治理可以壓縮數據體量、提高價值密度，促進數據資產價值最大化。
其二，許多公共部門、研究機 和企業掌握著大量的數據，但由于缺乏有序的共享和交易機制而使其成為了眾多“數據孤島”，數據價值 打折扣。部分商業數據交易也由于權屬不明，而使企業和公眾面臨巨大風險。
其三，數據治理可以為工業 數據、商業數據和公共數據流動保駕護，有利于維護數據主體權利。
其四，數據共享在公共治理方面起到作用也越來越大。

【行業數據治理】
當前，我國大數據核心產業包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務和行業大數據，市場規模快速增長，促進數據治理的現代化發展、安全合規、敏感數據與保護隱私、技術研發等內容都將在發展中更進一步，特別是行業數據數據治理將迎來新的變化與挑戰。

金融數據治理
金融數據治理的個性特征主要體現在數據資產化和“中臺治理”兩個方面。一方面，相對于傳統金融數據管理的“數據管控”，現代金融數據治理更加強調通過數據治理實現數據價值。

只有將數據變為可以使用的資產，才能真正實現金融數據的價值，這就要求金融機構通過金融數據治理將“數據資料”上升為“數據資產”。
金融資產數據化和金融數據資產化，是金融數據治理的結果，也是其在大數據時代背景下的重要特征。
另一方面，大數據時代對金融從業機構快速和及時創新以應對不斷變化的市場需求能力要求越來越高，而這需要強大的數據決策能力支撐，而金融數據的“中臺治理”，恰恰能發揮“水庫效應”，因此金融數據中臺治理逐漸成為金融從業機構的選擇。

電商數據治理
電子商務隨著大數據技術的應用加持，在基礎設施、物流體系、電子認證等支撐下，產生了信用評價、電子支付、電商投融資等新的業務環節。
電商數據治理的主要特征包括：首先，電商企業由傳統產業鏈上下游關系企業的封閉型數據流動，迅速隨著數據流變向開放型聯動化。
市場的需求和反饋變快，對電商企業的數據利用能力提出更高要求，這也是聯動化特征的內在動力源泉。
其次，電子商務數據治理的模式也從傳統的單一、片段化的數據治理發展為多元化治理。
無論是消費者、產品設計和制造者還電子商務經營者、售后服務提供者，都成為數據環節的制造者、使用者。
最后，對電商而言，數據資產化趨勢日益突出，“數據資產列入資產負債表只是時間問題。”

政府數據治理
政府數據治理的主要特征包括：信息基礎設施建設廣泛提升、打破信息共享的非技術性壁壘、防范系統性數據泄露風險、與民眾數據需求的充分對接等。
首先，政府數據治理依賴于有形設備與 形技術共同構成的信息基礎設施，包括傳感器網絡、數據共享平臺等，并需以物聯網、云計算、人工智能最新一帶技術為支撐。
其次，政府數據治理需要打破由于政府部門間的橫向、縱向行政壁壘和部門利益而 成的數據孤島，推動數據的流動和共享。
再次，政府掌握的數據信息較為豐富，數據量巨大，涉及面廣，據調取及應用的合規、數據安全防護是政府數據治理需要解決的重要問題。
最后，目前政府數據治理的重心主要集中在政務、醫療、交通、城市管理等領域，未來政府數據治理應結合國家“放管服”改革和優化政 服務的具體要求，與民眾、企業的需求高度對接。

物流數據治理
物流數據治理的主要特征包括：對數據權屬及傳輸規范性的要求很高、消費者權益保護亟待加強、數據治理主體的權責和爭議解決的主要方式須進一步明確和調整。
首先，物流數據是屬于消費者、電商平臺還是物流企業，電商平臺與物流企業之間數據的收集、使用、傳輸等數據治理規則如何明確。
其次，在物流數據治理中，如何保障其基本權益不受損害，是數據治理要解決的第二個現實問題。

最后，數據主管部門、國家安全部門、公安部門、交通部門、郵政部門、商務部門的監管責任如何界定；電商企業物流企業、行業協會在數據治理中的權責關系如何進一步厘清；特別是面對數據壟斷行為時，如何綜合運用行政、司法和市場的手段去解決數據爭議問題。這是物流數據治理需要重點關注和解決的第三個問題。

大數據時代的到來，使用現有技術手段處理海量數據不再遙不可及，妥當運營數據更將帶來不可估量的價值，隨著越來越多的企業依賴采集和儲存、分析數據，并實現他們的商業目標。

特別是生產生活域中數以億計的智能終端時時刻刻搜集著人們的數據，讓人們享受信息技術帶來的便利的同時，也給個人隱私、信息安全、網絡安全等帶來前所未有的挑戰，在這樣的情況下，數據治理的相關工作也更加迫切。