資料治理的兩個目標： 一個是提質量，一個是控安全。透過業務流程最佳化，規範資料從產生、處理、使用到銷燬的整個生命週期，使得資料在各階段、各流程環節安全可控，合規使用。

資料治理治的是“資料”嗎？

資料是指對客觀事件進行記錄並可以鑑別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關係等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。

資料可以分為兩個部分，一是數字，二是文字。數字是沒有意義的抽象符號，資料是有意義的數字。文字表意，數字表量，當兩者結合起來，資料就產生了。

在我們的生活和工作當中，資料無處不在。對企業來講，有很多資料是無關企業重大利益的資料，是沒有治理的必要的。資料治理的物件必須是重要的資料資源，是關乎企業重大商業利益的資料資源，這樣的資料資源可以稱其為“資料資產”。正如北大教授王漢生先生所說：“資料治理不是對“資料”的治理，而是對“資料資產”的治理，是對資料資產所有相關方利益的協調與規範。"

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為什麼要實施資料治理？

在我國，各行業的資訊化發展和建設水平並不均衡，對於部分行業，資訊化還處於剛剛起步的階段。但我們可以從金融行業、通訊行業、地產行業、傳統制造業以及農業領域總結出規律：企業資訊化大致經歷了初期的煙囪式系統建設、中期的整合式系統建設和後期的資料管理式系統建設三個大階段，也由此導致：

• 資料質量參差不齊
• IT 系統孤島化，資料流通受阻

資料治理到底應該怎麼治？

資料到底怎麼治，這確實是一個寬泛的話題，首先是要明確治理的內容。針對不同的治理內容採取不同的資料治理策略。

• 需求調研，摸家底：理解企業的戰略，並按照從上而下的策略進行開展企業資料管理的現狀調研，摸清楚企業資料資產的分佈、資料的質量、資料的管理現狀、資料應用需求等情況。該階段的工作目標是確定資料治理專案的目標和範圍，評估資料治理成熟度，確定改進內容和方向並與客戶達成共識。
• 梳理資料，建標準：按照業務主題進行資料資產的梳理，並制定資料資產的標準。
• 最佳化流程，定製度：對於企業而言，資料來源於很多方面，內部資料如財務、人力、供應鏈、生產、銷售等。資料來源廣、資料量大，需要對資料產生、採集、處理、加工、使用等過程進行規範。透過統一資料標準，制定合理的資料管理流程和制度，規範資料生產供應的過程。
• 搭建平臺，接資料：資料治理平臺的搭建要根據不同的客戶需求搭建不同模組。將各種來源、各種型別的資料，透過資料整合工具將這些零散的資料整合在一起，納入統一的大資料平平臺或資料倉儲中，這一過程需要符合資料治理平臺定義各種資料標準、質量規則、安全指標。

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透過實時監控、資料視覺化和智慧分析為企業提供了高度透明的生產管理平臺，實現生產過程的即時透明和高效管理。這一創新工具不僅在提升生產效率、降低成本方面取得顯著成就，更將數字化創新融入製造業的核心，為未來的智慧製造描繪了引人矚目的圖景。

這裡可以選用圖撲 HT 資料視覺化監控平臺進行資料治理，透過實時監控和資料視覺化，提供對生產過程的全面透明度，使管理層能夠即時瞭解生產狀態、關鍵指標以及潛在問題，從而實現迅速決策和靈活調整生產計劃的能力。

透過深度資料分析，幫助企業最佳化生產流程、提高效率，降低生產成本，實現資源的精準配置。

透過預測性維護和裝置狀態監測，減少了裝置故障的風險，一定程度地提高了裝置的可用性和壽命。

• 建立指標，提質量：提升資料質量是企業資料治理的重要目標，也是企業進行資料分析挖掘、業務管理和決策的重要基礎，只有建立完整的資料質量體系，才能有效提升企業資料整體質量，從而更好的為業務服務。

所以說資料治理專案不是為了治理資料而建設的，而是配合大資料平臺、資料倉儲、資料分析挖掘等專案，透過提升資料質量、控制資料安全，讓資料發揮出最大的效益。