随着信息化和互联网化的进一步深化，社会真正走入数字化时代，企业不仅要关心业务、管理的数字化，更要关心数字化所带来的竞争模式的改变，将海量的数据转化为高价值的数据资产，提高企业数据质量，实现业务增长。

 

什么是数据治理？

数据治理就是实现数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。

 

为什么要进行数据治理建设？

随着社会的数字化程度不断加深，所产生的数据量呈爆发式增长，由于传统企业的经营管理逐渐适应不了企业进一步发展的需求，同时也难以满足不断变化的用户需求，在市场竞争中逐渐落入下风。

为寻求突破，企业开始探究互联网、物联网、云计算等信息化、数字化技术，规划数字化转型。人类正从IT时代走向DT时代，DT也就是数据处理技术，通过利用商业智能BI等技术工具，对数据进行分析和加工，将其转化为可用信息的技术过程。

 

数据治理面临的挑战

l 信息孤岛

不少企业的部门或业务线的信息系统彼此之间不相连，难以全面展现企业整体的发展状况，造成数据孤岛的现状。

l 认识不足

若只是把数据治理当成一个技术问题，将其分配到IT部门，将导致IT部门只能从技术层面研发数据管理工具，无法从管理上推动企业做到数据治理。

 

数据治理从部署数据可视化开始

商业智能BI可对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现，解决信息孤岛的问题，满足企业各部门、各岗位角色对于各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、复杂报表等。

l Excel轻松直连数据库

从ERP、CRM等业务数据库取数，报表完全自动化，数据实时变化，日报表、周报表制作效率提高10倍。

l 数据加工不求人

在Excel中对数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境，将本地数据和线上数据结合起来分析，数据有错误也不怕，能够对缺失、不规范的数据进行二次加工，并能将这些数据入库。

l 企业级数据安全

行级的权限控制，每个人看到自己的数据，敏感数据脱敏显示，保障数据安全。

 

数据治理是一个长期的过程，需要企业管理人员根据数据现状和管理模式去构建和调整，推进数据资源的整合、共享进程。