数据治理的理解企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。
有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
目录1. 1什么是数据治理2. 2什么是应对型数据治理3. 3什么是主动型数据治理4. 4应对型数据治理的缺点及其改进方案1. 5主动数据治理优势、应当避免的问题2. 6主动数据治理最适合哪些领域3. 7何时开始主动数据治理1. 8数据治理成功的关键——元数据管理2. ▪数据治理中元数据的作用及其管理3. ▪什么是元数据？4. ▪数据治理中元数据管理的重要性1. ▪数据治理中元数据管理的业务驱动因素2. ▪特别考虑事项：大数据与数据治理3. ▪用于全局数据治理的Informatica产品数据治理什么是数据治理信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数[1]据资产形成的必要条件。
虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。
以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。
数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；（3）确保绩效和合规进行监督。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT 部门的建设性合作。
从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。
从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合什么是应对型数据治理应对型数据治理是指通过客户关系管理(CRM) 等“前台”应用程序和诸如企业资源规划(ERP) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。
然后，数据移动工具将最新的或更新的主数据移动到多领域MDM 系统中。
它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能/分析系统。
数据治理什么是主动型数据治理我们如何朝着更主动的架构和数据治理模式前进？第一个要求是我们开始在多领域MDM 系统中直接授权数据，分离传统CRM 和ERP 系统中的数据录入。
当录入系统和记录系统为同一个系统时，应用程序架构很简单。
CRM 和ERP 系统变成主数据的消费者—它们不再创建它。
但是，为了实现此有价值的简化，需要灵活、用户友好的界面。
它有助于创建针对不同业务用户（从临时用户到专家）组的用户界面版本，同时仍然具有完整的数据管理控制台，数据管理员通过该控制台可处理需要人为判断的问题，并跟踪数据质量度量标准和解决异常。
多领域MDM 系统本身的角色发生变化，从在别处输入或更新的数据的被动接收者和整理者变为原始录入系统和记录系统。
新记录或修改后的记录通过内部数据治理规则后，MDM 系统通过实时或接近实时的中间件将经过认证的记录发布到CRM 和ERP 系统以及所有数据仓库或分析系统。
如果不需要实时或接近实时的反馈，新记录和更改后的记录可排队等候，以便通过批量集成与企业的其它系统同步。
这一变化还消除了主要的复杂性原因。
MDM 系统成为了源系统，企业中的其它应用程序和数据库成为消费系统，而不是让处于复杂源系统网络的中心的MDM 系统位于左侧，而消费系统位于右侧。
因此，省去了接近一半的系统集成工作量，并且还省去了映射源系统和其独立且特殊方法（允许数据录入返回到MDM 系统）的工作。
这看上去是一个激进的步骤，但是它实际上是长期趋势的延续。
当企业应用程序套件最初变得通用时，公司假设它们的新CRM 或ERP 系统是唯一的真相来源。
但是，随着时间的推移，公司沦为扩散系统和数据库的牺牲品。
因此，没有一个前台或后台系统拥有完整的主数据集。
如果您将要添加一个多领域MDM 系统并承认CRM 和ERP 系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？数据治理应对型数据治理的缺点及其改进方案批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。
因此，这会降低多领域MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。
在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。
应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量警察”，并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。
这还将使得MDM 方案更难实现它的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。
此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此–已在MDM 方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。
有三个方法可超越应对型数据治理。
1. 用户将数据直接输入到多领域MDM 系统中：用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域MDM 系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。
这之后MDM 系统才接受插入或更新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他应用程序。
此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如CRM 或ERP 系统）作为“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。
尽管存在这些缺点，使用暂存区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进行彻底搜索。
此外，由于我们并不受传统应用程序或现代CRM 或ERP 应用程序如何处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短了时间安排。
2. 用户输入直接传送到多领域MDM 系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是会立即传送到MDM 系统，以便自动整理、匹配和合并。
异常或例外传送到数据管理员的队列，几个管理员便可支持更多最终用户。
这是第一个主动方法的改进，因为我们利用MDM 系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。
3. 用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到多领域MDM 系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。
可专门为最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的MDM 系统允许的自动化、数据整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。
因此，不必首先将数据输入到MDM 系统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。
数据治理主动数据治理优势、应当避免的问题主动数据治理的优势主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。
具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从CRM 或ERP 源系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。
由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。
当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具发票等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。
财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回ERP 系统。
没有直接访问MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。
当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。
当所有信息存储在MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。
通过使MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到CRM 和ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。
主动数据治理避免出现的问题已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。
关系管理MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。
它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。
例如，多领域MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的发票关联在一起。
这些关系或层次结构显示在与MDM 系统数据直接交互的用户界面中。