大數據時代，數據成為社會和組織的寶貴資產，像工業時代的石油和電力一樣驅動萬物，然而如果石油的雜質太多，電流的電壓不穩，數據的價值豈不是大打折扣，甚至根本不可用、不敢用，因此，數據治理是大數據時代我們用好海量數據的必然選擇。本篇就跟大家說說企業為什么要做數據治理。

大數據時代，數據成為社會和組織的寶貴資產，像工業時代的石油和電力一樣驅動萬物，然而如果石油的雜質太多，電流的電壓不穩，數據的價值豈不是大打折扣，甚至根本不可用、不敢用，因此，數據治理是大數據時代我們用好海量數據的必然選擇。本篇就跟大家說說企業為什么要做數據治理。
數據共享困難
企業信息化建設初期缺乏整體的信息化規劃，系統建設大多都是以業務部門驅動的單體架構系統或套裝軟件，數據分散在這些架構不統一、開發語言不一致、數據庫多樣化的系統中，甚至還有大量的數據存放在員工的個人電腦中，導致在企業內部形成了一個個的“信息孤島”。這些“孤島”之間缺乏有效的連接通道，數據不能互聯互通，不能按照用戶的指令進行有意義的交流，數據的價值不能充分發揮。只有聯通數據，消除這些“信息孤島”，才能實現數據驅動業務、數據驅動管理，才能真正釋放數據價值。
數據維護困難
隨著信息化發展，企業在不同業務領域建立了眾多的異構系統，由于廠商眾多，導致平臺和技術各異，這導致系統維護都是各自為政， 基礎數據維護工作在各自屬地業務系統進行維護，來源不清晰、缺乏協調；各業務系統對數據的維護模型不同，導致各自的數據標準規范不統一，如：客商、物料等的分類標準；同一數據在不同的系統中編碼不一樣，尤其物料，甚至同一業務板塊，不同單位的物料編碼都不一致；由于平臺和開發語言不同，實現數據互通，導致系統之間的接口繁多以及多種接口標準，系統集成和接口管理成本上升。
提高數據質量
“數據資產化”的概念已經被大多數人理解和接受。不論是企業、政府還是其他組織機構，對于數據資產的管理越來越重視。然而，數據并不等于資產，也就是說不是所有數據都是數據資產，數據中也有垃圾數據。我們需要治理的是能夠為企業創造價值的數據資產，而不是全部數據，通過數據治理來提高數據質量。
缺乏管理機制
許多企業都認識到了數據的重要性，并嘗試通過生產系統的業務流來控制數據流，但由于缺乏有效的管理機制和某些人為的因素，在數據流轉過程中，存在數據維護錯誤、數據重復、數據不一致、數據不完整的情況，導致了產生了大量的垃圾數據。數據產權不明確，管理職責混亂，管理和使用流程不清晰，是造成數據質量問題的重要因素。

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