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在当今的商业世界中，提升大数据应用水平，企业借助大数据资源支持管理中各项决策已经是新常态的必需要求，通过企业经营数据分析、市场分析 、客户数据分析等数据分析应用支撑科学决策已经成为越来越多企业获得竞争优势的必由途径。在大数据时代，传统信息化思维指导下形成的不良数据局面，却大大制约了企业管理层有效利用这些数据分析成果来支持决策工作的有效性，传统企业信息化的思维和技术已经日益不能满足领先企业在市场竞争

数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，数据标准化、数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、数据流通管控、数据共享开放这些问题越来越受到国家、行业、企业各个层面的高度关注，这样一来，数据治理的概念就越来越多受到关注，成为目前大数据产业生态系统中的新热点。通常数据治理被认为是获得高质量数据的核心控制规程，用于管理、使用、改进和保护企业数据加工过程中数据质量。许多企业通过学习、培训和借鉴经验

由于信息系统建设往往是分散的，并且建设中重系统功能轻数据资源，对数据缺少统一的规划与标准，缺少有效治理而导致大量的数据质量问题，在数据应用中数据不全、不准、无法有效关联等问题突出，无法有效满足新形势下经营决策、监管合规的需要。数据来源于业务流程，信息系统是数据的载体，表面看到的数据问题是一种表象，深层次的原因是业务的问题和系统的问题。数据治理是一门将数据视为企业核心资产的实践性很强的学问

由于传统的信息系统建设往往是重功能轻数据，导致数据资源缺少统一的规划与标准，缺少有效数据治理，在数据应用中数据不全、不准、无法有效关联等问题突出，无法有效满足新形势下内部经营决策、外部信息披露监管合规的需要。数据来源于业务流程，信息系统是数据的载体，表面看到的数据问题是一种表象，深层次的原因是业务不合时宜的结构性问题，因此有效的数据治理必然会需要深层次的业务流程再造和组织变革。