首先数据治理是数据中心建设的关键，也是企业数字化转型的关键，如果企业要数字化转型就必须要进行数字治理。
数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。正如北大教授王汉生先生所说：“数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。”
数据治理到底应该放在中台，还是后台，我个人的理解是：小数据标准化治理靠人工、大数据预测性分析靠智能，将两者结合起来：“人工+智能”形成了完整的数据治理技术体系。一个企业的数据治理既离不开小数据的标准化治理，也离不开大数据的预测性分析。
国内外真正能做数据治理的公司并不多，国内厂商主要有四个来源，物资编码管理厂商（2010年前入行，最早也最普及）、PDM厂商（基本是大BOM的概念，较晚）、ERP厂商（最晚，但是也属于编码管理的延续）和其他后续（2015年后）入行的。国外厂商主要有IBM、sap、orcale、informatica达索、StiboTalend。国外做数据治理的厂商都相对较成熟一些，其中IBM数据治理委员会的方法作为主流理论之一。如果做数据治理IBM还是不错的选择，而且在国内也有很多代理商，比如上海德慧、北京神码等。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一数据、从具有很少或没有组织流程到企业范围内的综合数据管控、从数据混乱状况到数据井井有条的一个过程。
对企业数字化转型挺重要的。而且数据治理是一个0持续性的过程，逐步实现数据价值。并不是一锤子买卖。
业来说重要吗？有哪些可以进行数据处理
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